यह शोधपत्र बताता है कि कैसे क्लाउड-एज-टर्मिनल कोलैबोरेटिव इंटेलिजेंस (CETCI) आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ऑफ थिंग्स (AIoT) के क्षेत्र में एक प्रमुख प्रतिमान के रूप में उभरा है, जो इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IoT) उपकरणों और AI-आधारित सेवाओं के प्रसार के कारण कुशल वितरित कंप्यूटिंग आर्किटेक्चर और नेटवर्क की बढ़ती माँग से प्रेरित है। डीप लर्निंग, लार्ज-स्केल लैंग्वेज मॉडल्स (LLMs) और एज कंप्यूटिंग में प्रगति से प्रेरित होकर, CETCI AIoT अनुप्रयोगों के लिए एक व्यावहारिक कोलैबोरेटिव इंटेलिजेंस सिस्टम (CISAIOT) बनाने के लिए विकसित हुआ है। यह शोधपत्र CETCI प्रतिमान की एक ट्यूटोरियल-शैली की समीक्षा प्रदान करता है, जिसमें इसकी मूल वास्तुकला, सक्षम तकनीकों और परिदृश्यों का वर्णन किया गया है। यह क्लाउड, एज और टर्मिनल परतों में आर्किटेक्चरल घटकों का व्यवस्थित विश्लेषण करता है, नेटवर्क वर्चुअलाइजेशन, कंटेनर ऑर्केस्ट्रेशन और सॉफ्टवेयर-डिफाइंड नेटवर्किंग सहित प्रमुख तकनीकों की जाँच करता है, और सहयोगी प्रतिमानों का एक वर्गीकरण प्रस्तुत करता है जिसमें टास्क ऑफलोडिंग, संसाधन आवंटन और विषम अवसंरचनाओं में अनुकूलन शामिल हैं। इसके अलावा, यह फ़ेडरेटेड लर्निंग, वितरित डीप लर्निंग, एज-टू-क्लाउड मॉडल विकास और रीइन्फोर्समेंट लर्निंग-आधारित विधियों में प्रगति का परीक्षण करके एक बुद्धिमान सहयोगी शिक्षण ढाँचे का वर्णन करता है। अंत में, हम मापनीयता, विविधता और अंतर-संचालनीयता जैसी चुनौतियों के साथ-साथ 6G+, एजेंट, क्वांटम कंप्यूटिंग और डिजिटल ट्विन्स जैसे भविष्य के रुझानों पर चर्चा करते हैं, और इस बात पर प्रकाश डालते हैं कि कैसे वितरित कंप्यूटिंग और संचार का एकीकरण बकाया समस्याओं का समाधान कर सकता है और मज़बूत, कुशल और सुरक्षित सहयोगी AIoT सिस्टम विकसित करने के लिए मार्गदर्शन प्रदान कर सकता है।
