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Cuadrado, FelixAutor o Coautor

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29 de octubre de 2024
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Edge AI: A Taxonomy, Systematic Review and Future Directions

Publicado en: Cluster Computing-The Journal of Networks Software Tools and Applications. 28 (1): 18- - 2025-02-01 28(1), DOI: 10.1007/s10586-024-04686-y

Autores:

Gill, SS; Golec, M; Hu, JM; Xu, MX; Du, JH; Wu, HM; Walia, GK; Murugesan, SS; Ali, B; Kumar, M; Ye, KJ; Verma, P; Kumar, S; Cuadrado, F; Uhlig, S
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Afiliaciones

Abdullah Gul Univ, Kayseri, Turkiye - Autor o Coautor
Chinese Acad Sci, Shenzhen Inst Adv Technol, Shenzhen, Peoples R China - Autor o Coautor
Dr BR Ambedkar Natl Inst Technol, Dept Informat Technol, Jalandhar, India - Autor o Coautor
GLA Univ, Dept Comp Engn & Applicat, Mathura, India - Autor o Coautor
Natl Inst Technol, Dept Informat Technol, Srinagar, India - Autor o Coautor
Queen Mary Univ London, Sch Elect Engn & Comp Sci, London, England - Autor o Coautor
Tech Univ Madrid UPM, Madrid, Spain - Autor o Coautor
Tianjin Univ, Ctr Appl Math, Tianjin, Peoples R China - Autor o Coautor
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Resumen

Edge Artificial Intelligence (AI) incorporates a network of interconnected systems and devices that receive, cache, process, and analyse data in close communication with the location where the data is captured with AI technology. Recent advancements in AI efficiency, the widespread use of Internet of Things (IoT) devices, and the emergence of edge computing have unlocked the enormous scope of Edge AI. The goal of Edge AI is to optimize data processing efficiency and velocity while ensuring data confidentiality and integrity. Despite being a relatively new field of research, spanning from 2014 to the present, it has shown significant and rapid development over the last five years. In this article, we present a systematic literature review for Edge AI to discuss the existing research, recent advancements, and future research directions. We created a collaborative edge AI learning system for cloud and edge computing analysis, including an in-depth study of the architectures that facilitate this mechanism. The taxonomy for Edge AI facilitates the classification and configuration of Edge AI systems while also examining its potential influence across many fields through compassing infrastructure, cloud computing, fog computing, services, use cases, ML and deep learning, and resource management. This study highlights the significance of Edge AI in processing real-time data at the edge of the network. Additionally, it emphasizes the research challenges encountered by Edge AI systems, including constraints on resources, vulnerabilities to security threats, and problems with scalability. Finally, this study highlights the potential future research directions that aim to address the current limitations of Edge AI by providing innovative solutions.
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Palabras clave

Adversarial machine learningAlgorithmsArchitectureArtificial intelligenceArtificial intelligence systemsArtificial intelligence technologiesCloudCloud computingCloud platformsCloud-computingData confidentialityData integrityEdge aEdge aiEdge artificial intelligenceEdge computingFuture research directionsInternetLessonMachine learningMachine-learningNeural-networkResource-allocationSecuritySystematic reviewTaxonomies

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista Cluster Computing-The Journal of Networks Software Tools and Applications debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia WoS (JCR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2025, se encontraba en la posición 31/147, consiguiendo con ello situarse como revista Q1 (Primer Cuartil), en la categoría Computer Science, Theory & Methods.

Independientemente del impacto esperado determinado por el canal de difusión, es importante destacar el impacto real observado de la propia aportación.

Según las diferentes agencias de indexación, el número de citas acumuladas por esta publicación hasta la fecha 2026-04-05:

  • Google Scholar: 16
  • WoS: 54
  • Scopus: 78
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Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2026-04-05:

  • El uso, desde el ámbito académico evidenciado por el indicador de la agencia Altmetric referido como agregaciones realizadas por el gestor bibliográfico personal Mendeley, nos da un total de: 192.
  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 192 (PlumX).

Con una intencionalidad más de divulgación y orientada a audiencias más generales podemos observar otras puntuaciones más globales como:

  • El Score total de Altmetric: 2.
  • El número de menciones en la red social X (antes Twitter): 4 (Altmetric).
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Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Este trabajo se ha realizado con colaboración internacional, concretamente con investigadores de: China; India; Turkey; United Kingdom.

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Reconocimientos ligados al ítem

Funding M. Golec is supported by the Ministry of Education of the Turkish Republic. B. Ali is supported by the Ph.D. Scholarship at the Queen Mary University of London. H. Wu is supported by the National Natural Science Foundation of China (No. 62071327) and Tianjin Science and Technology Planning Project (No. 22ZYYYJC00020). F. Cuadrado has been supported by the HE ACES project (Grant No. 101093126). M. Xu is supported by the National Natural Science Foundation of China (No. 62102408), Guangdong Basic and Applied Basic Research Foundation (No. 2024A1515010251), Shenzhen Industrial Application Projects of undertaking the National key R & D Program of China (No. CJGJZD20210408091600002).
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