エッジAIとは何かに関する入門書

近年、AIの採用は飛躍的に伸びています。 ビジネスデータ、IoTアプリケーション、および以前よりも多くのデバイスを使用する顧客の増加に伴い、企業はAIのスマートさを顧客に近づけることが賢明になっています。 ここでEdgeAIが登場します。

この記事でさらに詳しく説明するときに、Edge AIとは何かのさまざまな側面と、テクノロジーが企業に提供するメリットについて考察します。 しかし、最初に、ここでEdgeAI市場を覗いてみましょう。

エッジAIとは何ですか？

人工知能は、複雑な機械学習アルゴリズムとデータ送信の計算に大きく依存しています。 さて、エッジコンピューティングが行うことは、AIをデータ生成とその計算が行われる場所に近づける新しい時代のコンピューティングアプローチを設定することです。 このAIとエッジコンピューティングの合併により、エッジコンピューティングAIと呼ばれる新しいドメインが誕生しました。

このテクノロジーにより、より迅速な洞察とコンピューティング、より優れたセキュリティ、および運用のより優れた制御が可能になります。 その結果、運用価格を抑えながら、パフォーマンスの高いAIアプリを作成することができます。

このテクノロジーの最も優れている点は、ディープラーニングプロセスや機械学習の自律的な採用を促進し、クラウドサービスから離れたモノのインターネット（IoT）デバイス自体に高度なアルゴリズムをもたらすことです。 しかし、クラウドに依存している場合、クラウドコンピューティングとエッジAIアーキテクチャに違いはありますか？

クラウドコンピューティングとエッジAIは、どちらも個別のアプリケーションと長所を備えているため、通常は互換性がありません。 エッジAIアーキテクチャは、時間に敏感なデータを処理し、ローカルストレージを必要とするリモートエリアでプロセスを実行し、スマートデバイスを操作するときに使用されます。 制限は、高い計算能力、深層学習フレームワークの制限、および複数の推論ハードウェアの存在で構成されます。

一方、クラウドコンピューティングは、クラウド上で膨大な計算能力を備えたリモートオンデバイス処理を可能にします。 クラウドはより多くの設計とアーキテクチャのオプションを提供しますが、高レベルの処理に必要な電力消費を削減します。

Edge AIはどのように機能しますか？

機械が物体を表示、検出、音声の理解、車の運転、またはその他の人間のスキルをコピーするには、人間の知性を模倣する必要があります。 そこでAIが登場します。人工知能は、認知をコピーするディープニューラルネットワークと呼ばれるデータ構造を使用します。 これらは、さまざまなバージョンの質問とその回答を提供することにより、特定の質問に回答するように訓練されています。

「ディープラーニング」とも呼ばれるトレーニングプロセスは、モデルのトレーニングに大量のデータが必要なため、データセンター内で動作します。 トレーニングが完了すると、アルゴリズムは質問に答えることができる「推論エンジン」になります。

Edge AI展開の場合、この推論エンジンは、病院、車、工場、家庭、衛星などのさまざまな場所にあるデバイスで動作します。 AIが問題を検出すると、データはトレーニングのためにクラウドにアップロードされます。これにより、推論エンジンが置き換えられます。 このループは、モデルのパフォーマンスを向上させる上で大きな影響を及ぼします。 Edge AIモデルが展開されると、よりスマートになります。

Edge AIのメリットは何ですか？

エッジコンピューティングAIに関連するさまざまな利点があります。 今では、それらが何であるかに関係なく、それらはすべて、より良いプロセスと顧客体験に引き寄せられます。

1.データのリアルタイム処理

Edge AIの最大の利点は、このテクノロジーがIoTデバイスとセンサーの基盤となるエッジに高性能の計算能力をもたらすことです。

AIエッジコンピューティングテクノロジーにより、AIのユースケースをフィールドデバイスに直接追加できます。 最も一般的なEdgeAIの例は、自律型車両などの自律型Edge AIアプリケーションのディープラーニングアルゴリズムを使用して、ソフトウェアがデータと機械学習を処理する方法に見ることができます。

自動運転車に組み込むと、このテクノロジーは数ミリ秒でデータを処理できるため、事故をリアルタイムで防ぐことができます。

2.プライバシーの向上

Edge AIの場合、データ処理アクティビティはエッジコンピュータのローカルグラウンドで実行されます。 このため、クラウドに送信されるデータが少なくなり、データの取り扱いを誤ったり、流用されたりするリスクが低くなります。

現在、データはデバイスの近くで収集および処理されるため、送信が少なくなり、データのセキュリティが向上します。

3.インターネット帯域幅を下げる

エッジコンピューティングAIはローカルで行われるデータ処理で動作するため、インターネットを介して送信されるデータが少なくなるため、企業はインターネット帯域幅で莫大な金額を節約できます。

ビジネスニーズにAmazonAWSAIサービスを使用する場合、クラウドでAIプロセスを実行するのにどれだけのコストがかかるかがわかります。 Edge AIを使用すると、クラウドは、分析に必要な後処理されたデータのリポジトリとしてのみ予約できます。

4.より少ない電力消費

エッジAIソリューションを使用すると、データがローカルステージで処理されるため、エッジプラットフォームとクラウド間でデータをやり取りするために必ずしもクラウドに接続したままにする必要がないため、企業はエネルギーコストを大幅に節約できます。 さらに、エッジコンピューティングデバイスの大部分には、消費電力と効率の機能が備わっています。

ここで考慮することが重要なのは、エッジアプリの大部分がリモート環境に展開されているため、エッジコンピューターがパフォーマンスとパワーのバランスを取る必要があるということです。

5.応答性の向上

Edge AIテクノロジーは、データをローカルで処理する傾向があるため、デバイスがデータを収集し、処理のためにクラウドに送信し、データが返送されるのを待つクラウドコンピューティングと比較して、応答性が大幅に向上します。

これらはすべてミリ秒の処理時間で発生します。 これにより、Edge AIソリューションは迅速な行動を取り、より迅速な意思決定を行うことができます。 その結果、インテリジェントな自動化、自動運転車、ロボット工学など、瞬時のフィードバックを必要とするアプリが生まれます。

Edge AIのユースケースは何ですか？

エッジAIソリューションは、人工知能とエッジコンピューティングの統合の結果として登場しました。 この組み合わせは、深層学習の人工知能アルゴリズムの機能を表面に近づけるように設計されています。 Edge AIアプリケーションの採用は、さまざまな業界やユースケースで見られます。 エッジAIのトップの例をいくつか見てみましょう。

製造

製品に完全な安全性と正確性を確保するには、精密製造を行う工場が必要です。 これで、Edge AIをミックスに追加すると、工場のフロアが効率的で安全であることを確認できます。 マシンビジョンを含めることで、製品の品質を驚くほど正確に監視できます。 また、製品の自動化と機械的故障の予測にも役立ちます。

Procter＆Gambleは、カメラの検査にこのテクノロジーを使用しています。 フロアカメラから収集した動画を分析することで、工場からの欠陥を防ぎます。

小売

顧客分析を見逃している小売店はめったにありません。 ただし、その中核となるのは、顧客分析は主にデジタルのすべてに依存しています。つまり、ビュー、Webサイトを離れた場所、購入した時期などです。実店舗のビジネスでは、この分析は通常、領収書に限定されます。

Edge AIは、ビデオ分析を通じてそれを変えます。 店舗の近くに計算能力をもたらすことで、訪問者がどれほど満足しているか、何を探しているか、何を重視しているか（色、価格、サイズ、タッチなど）に関する重要なデータを店舗のビデオから抽出できます。

スマート病院

医療分野でのエッジコンピューティングと人工知能の採用は、運用効率を高めながら、患者のケアを支援および促進するのに役立ちます。

Edge AIアプリは、病院がより適切に機能するために必要なデータセキュリティの向上に役立ちます。 医療業界は、次のようなタスクを実行するためにEdgeAIを採用できます。

• 高精度熱スクリーニング
• 在庫管理
• 患者の遠隔監視
• 病気の予測

ドローン

ドローンでのEdgeAIの使用例は、建設、交通監視、地図作成などのさまざまなイベントで見られます。 ドローンは、視覚的な検索、画像認識、オブジェクトの識別、追跡に取り組んでいます。 AIがテクノロジーに追加されると、人間の検索行動を模倣することによって収集されたデータに意味を与えることができます。

ドローンにEdgeAIを適用すると、データを効果的に分析できるようになります。 また、リアルタイムの予知保全、物体認識、顔認識の追跡にも役立ちます。

トラフィック

Edge AIは、トランスポートおよびトラフィックドメインで大規模なユースケースを持っています。 たとえば、航空機や自律型船舶は、正確かつ迅速に分析すると安全性を向上させることができる多くのデータを生成します。 この技術のもう1つの例は、乗客の数を計算し、最も近い車両を最高の精度で見つけるのに役立つ技術に見ることができます。

エネルギー

エネルギー空間は、スマートグリッドが膨大な量のデータを生成する方法を確立しました。 そしてそれだけではありません。 スマートグリッドは、需要の弾力性を高め、消費を監視し、再生可能エネルギーを適切に利用し、さらにはエネルギー生産を分散化することができます。 ただし、これらすべてを実現するには、グリッドがデバイス間で通信する必要があり、デバイスと従来のクラウドサービス間でデータが転送されるときに遅延が発生します。 これは、EdgeAIが便利であることが証明されている場所です。

これが、上位のユースケースまたはEdge人工知能アプリケーションです。 ただし、これらはテクノロジーの表面レベルのアプリケーションにすぎず、実際には、AIを採用できるすべてのユースケースに場所があります。

Edge AIとは何か、 AIソフトウェア開発会社が回避するユースケースの基本を検討したので、テクノロジーに伴う課題を検討しなければ、入門書は不完全なままになります。 Edge AIから「何を期待するか」について説明したら、すぐにそれについて説明します。

Edge AIの未来は何ですか？

EdgeAIの成長は明らかに上昇しています。 ただし、これはほんの始まりに過ぎません。 この分野では多くの傾向が形成されています。 それらを調べてみましょう。

EdgeAIの管理はITタスクになります。 Edge AIは増加傾向にありますが、その展開は依然として困難です。 生産段階に移行するために、技術はIT部門によって管理されます。 これらは、モデルの管理、セキュリティ、およびスケーラビリティに関して、適切な連絡先と見なすことができます。

エッジAIとIIoTの収束。 AIの採用に関しては、製造業、特にIoTを組み込んだ産業が、この分野で最大の名前として浮上しています。 今後数年間で、検査、予防、予知保全のためのセンサーとカメラのユースケースでIIoTとEdgeAIが統合されるのを目の当たりにする準備ができています。

エッジデータセンターの台頭。 2024年までに、 500万台を超えるサーバーがエッジに導入される予定です。 これらのデータセンターは、次のようなさまざまな要因のために数が増えるだけです。

• 5Gネットワ​​ーク
• IoTの普及
• SDN、およびNFV技術
• ARとVRによるビデオストリーミング

需要は、待ち時間の短縮、断続的な接続の問題、エンドユーザーの近くにデータストレージを配置するなどの設備の裏側でのみ増加します。

Edge AIを採用する際の課題は何ですか？

Edge AIの実装は非常に有利ですが、課題が伴います。 テクノロジーの実装を困難にする要素はいくつかあります。

1.ハードウェアの標準の欠如

エッジコンピューティングは、ハードウェアに大きく依存しています。 さらに悪いことに、現在市場に出回っているEdgeAIハードウェアには標準化されたユニットがありません。 さらに、ユースケース、消費電力、メモリの必要性、プロセッサなど、考慮しなければならない要素がいくつかあります。

2.複数の要素との統合

ハードウェアはAIモデルの1つの要素です。 開発者が複数のモデルとフレームワークを使用してアプリケーションを作成することは珍しくありません。 ただし、この統合は困難な場合があります。 さらに、企業は、Edge人工知能に使用されるソフトウェアおよびハードウェアとの新たな統合を必要とするサードパーティのプラットフォームを利用する場合もあります。

3.限られた専門知識

エッジAIアプリケーションは絶えず進化しており、採用されているすべての業界も進化しています。 この需要に対応するには、最新のハードウェアの選択、ツールの統合、展開とテストモデルの最適化から展開とテストまでの専門知識が必要です。EdgeAIだけでなく、技術スタックの変更は困難な場合があります。

これらの課題を解決するには、Edgeデバイスの操作に関する専門知識と、業界全体にわたる多数のEdge人工知能のユースケースを備えた熟練したチームが必要です。 さて、あなたはそれほど遠くを見る必要はありません。 Appinventivは、さまざまな業界の25以上の企業が、Edge AIの力を探求し、さまざまなユースケースでそれらを使用するのを支援してきました。 あなたのアイデアについて話し合いたいですか？ 今すぐAIエキスパートのチームにご連絡ください！