Edge AI란 무엇인가에 대한 입문서

최근 몇 년 동안 AI 채택이 엄청나게 증가했습니다. 비즈니스 데이터, IoT 애플리케이션 및 고객이 이전보다 더 많은 디바이스를 사용하게 되면서 기업이 AI의 스마트함을 고객에게 더 가까이 다가가는 것이 합리적이 되었습니다. 이것이 Edge AI가 그림에 등장하는 곳입니다.

이 기사에서 더 깊이 파고들면서 Edge AI가 무엇인지, 기술이 기업에 제공할 수 있는 이점의 다양한 측면을 살펴볼 것입니다. 그러나 먼저 Edge AI 시장에 대해 살펴보겠습니다.

엣지 AI란?

인공 지능 은 복잡한 기계 학습 알고리즘 및 데이터 전송의 계산에 크게 의존합니다. 이제 에지 컴퓨팅 이 하는 일은 AI를 데이터 생성 및 계산이 이루어지는 위치에 더 가깝게 이동시키는 새로운 시대의 컴퓨팅 접근 방식을 설정하는 것입니다. AI와 에지 컴퓨팅의 이러한 합병은 에지 컴퓨팅 AI로 알려진 새로운 영역을 탄생시켰습니다.

이 기술을 사용하면 더 빠른 통찰력과 컴퓨팅, 더 강력한 보안 및 운영에 대한 더 나은 제어를 생성할 수 있습니다. 그 결과 운영 비용을 낮추면서 성능이 중요한 AI 앱 을 만드는 데 도움이 됩니다.

이 기술의 가장 좋은 점은 딥 러닝 프로세스, 머신 러닝의 자율적 채택을 지원하고 사물 인터넷(IoT) 장치 자체 에 고급 알고리즘을 클라우드 서비스 와는 별도로 제공한다는 것 입니다. 그러나 클라우드에 의존하면 클라우드 컴퓨팅과 Edge AI 아키텍처에 차이가 있습니까?

클라우드 컴퓨팅 과 에지 AI는 일반적으로 개별 애플리케이션과 강점이 함께 제공되기 때문에 서로 바꿔 사용할 수 없습니다. Edge AI 아키텍처는 시간에 민감한 데이터를 처리하고, 로컬 스토리지가 필요한 원격 영역에서 프로세스를 수행하고, 스마트 장치를 작동할 때 사용됩니다. 제한 사항은 높은 계산 능력, 딥 러닝 프레임워크의 제한 사항 및 여러 추론 하드웨어의 존재로 구성됩니다.

반면에 클라우드 컴퓨팅은 클라우드를 통한 엄청난 연산 능력으로 원격 온디바이스 처리를 가능하게 합니다. 클라우드는 더 많은 설계 및 아키텍처 옵션을 제공하지만 높은 수준의 처리에 필요한 전력 소비를 줄입니다.

Edge AI는 어떻게 작동합니까?

기계가 사물을 보고, 감지하고, 말을 이해하고, 자동차를 운전하거나, 다른 인간의 기술을 모방하려면 인간 지능을 모방해야 합니다. 인공 지능은 인지를 복사하는 심층 신경망으로 알려진 데이터 구조를 사용합니다. 이들은 다양한 버전의 질문과 답변을 제공받아 특정 질문에 답하도록 훈련되었습니다.

"딥 러닝"이라고도 하는 교육 프로세스는 모델을 교육하는 데 필요한 엄청난 양의 데이터 때문에 데이터 센터 내에서 작동합니다. 훈련이 완료되면 알고리즘은 질문에 답할 수 있는 "추론 엔진"이 됩니다.

Edge AI 배포의 경우 이 추론 엔진은 병원, 자동차, 공장, 가정 및 위성과 같은 다양한 위치의 장치에서 작동합니다. AI가 문제를 확인하면 학습을 위해 데이터가 클라우드에 업로드되어 추론 엔진을 대체합니다. 이 루프는 모델 성능을 향상시키는 데 상당한 영향을 미칩니다. Edge AI 모델이 배포되면 더 똑똑해집니다.

Edge AI의 이점은 무엇입니까?

엣지 컴퓨팅 AI와 관련된 다양한 이점이 있습니다. 이제 그것들이 무엇이든 관계없이 모두 더 나은 프로세스와 고객 경험을 지향합니다.

1. 실시간 데이터 처리

Edge AI의 가장 큰 이점은 이 기술이 IoT 장치 및 센서가 기반으로 하는 Edge에 고성능 컴퓨팅 성능을 제공한다는 것입니다.

AI 에지 컴퓨팅 기술을 통해 현장 장치에 직접 AI 사용 사례를 추가할 수 있습니다. 가장 일반적인 Edge AI 예는 소프트웨어가 자율 차량과 같은 자율 Edge AI 애플리케이션에서 딥 러닝 알고리즘의 도움으로 데이터 및 기계 학습을 처리하는 방법에서 볼 수 있습니다.

이 기술은 자율주행차에 통합되면 몇 밀리초 만에 데이터를 처리하여 실시간으로 사고를 예방할 수 있습니다.

2. 더 나은 개인 정보 보호

Edge AI의 경우 데이터 처리 활동은 Edge 컴퓨터의 로컬 그라운드에서 수행됩니다. 이 때문에 클라우드로 전송되는 데이터가 줄어들어 데이터를 잘못 취급하거나 유용할 위험이 줄어듭니다.

이제 데이터가 장치 근처에서 수집되고 처리되기 때문에 전송이 덜 발생하여 데이터 보안이 향상됩니다.

3. 낮은 인터넷 대역폭

엣지 컴퓨팅 AI는 로컬에서 발생하는 데이터 처리로 작동하기 때문에 인터넷을 통해 전송되는 데이터가 줄어들기 때문에 기업은 인터넷 대역폭에서 엄청난 돈을 절약할 수 있습니다.

비즈니스 요구 사항에 Amazon AWS AI Services를 사용하는 경우 클라우드에서 AI 프로세스를 수행하는 데 드는 비용이 얼마나 되는지 알 수 있습니다. Edge AI를 사용하면 클라우드를 분석에 필요한 후처리 데이터의 저장소로만 예약할 수 있습니다.

4. 전력 소비 감소

데이터가 로컬 단계에서 처리되기 때문에 Edge AI 솔루션을 사용하면 기업이 에지 플랫폼과 클라우드 간에 데이터를 주고받기 위해 클라우드에 연결된 상태를 유지할 필요가 없기 때문에 에너지 비용을 많이 절약할 수 있습니다. 또한, 대부분의 에지 컴퓨팅 장치에는 전력 소비 및 효율성 기능이 있습니다.

여기서 고려해야 할 중요한 점은 대부분의 에지 앱이 원격 환경에 배포되기 때문에 에지 컴퓨터가 성능과 전력의 균형을 유지해야 한다는 것입니다.

5. 반응성 향상

Edge AI 기술은 데이터를 로컬에서 처리하는 경향이 있어 장치가 데이터를 수집하고 처리를 위해 클라우드로 보내고 다시 전송되기를 기다리는 클라우드 컴퓨팅에 비해 응답성이 훨씬 뛰어납니다.

이 모든 것이 밀리초 처리 시간 내에 발생합니다. 이를 통해 Edge AI 솔루션은 신속한 조치를 취하고 더 빠른 결정을 내릴 수 있습니다. 그 결과 지능형 자동화, 자율주행 차량, 로봇 공학과 같이 즉각적인 피드백이 필요한 앱이 탄생 했습니다.

Edge AI의 사용 사례는 무엇입니까?

엣지 AI 솔루션은 인공 지능과 엣지 컴퓨팅의 결합으로 탄생했습니다. 이 조합은 딥 러닝 인공 지능 알고리즘의 기능을 표면에 더 가깝게 가져오도록 설계되었습니다. Edge AI 애플리케이션의 채택은 다양한 산업 및 사용 사례에서 볼 수 있습니다. 최고의 Edge AI 예시를 살펴보겠습니다.

조작

제품에 완전한 안전과 정확성이 있는지 확인하려면 정밀 제조를 사용하는 공장이 필요합니다. 이제 Edge AI를 믹스에 추가하면 작업 현장이 효율적이고 안전한지 확인할 수 있습니다. 머신 비전을 포함하여 놀라운 정밀도로 제품 품질을 모니터링할 수 있습니다. 또한 제품 자동화 및 기계적 고장 예측에도 도움이 됩니다.

Procter & Gamble은 검사 카메라 방식으로 이 기술을 사용합니다. 플로어 카메라에서 수집한 영상을 분석하여 결함이 공장 밖으로 유출되는 것을 방지합니다.

소매

고객 분석을 놓치는 소매업체는 거의 없습니다. 그러나 그 핵심에서 고객 분석은 고객의 관점, 웹사이트를 떠난 위치, 언제 무엇을 구매했는지 등 디지털의 모든 것에 크게 의존합니다. 오프라인 비즈니스의 경우 이 분석은 일반적으로 영수증으로 제한됩니다.

Edge AI는 비디오 분석을 통해 이를 변경합니다. 계산 능력을 매장 근처에 가져옴으로써 매장 비디오에서 방문자가 얼마나 행복한지, 무엇을 찾고 있는지, 색상, 가격, 크기, 터치 등을 중요하게 여기는지에 대한 주요 데이터를 추출할 수 있습니다.

스마트 병원

의학 영역에서 에지 컴퓨팅 및 인공 지능의 채택은 운영 효율성을 향상시키면서 환자 치료를 지원하고 촉진하는 데 도움이 될 것입니다.

Edge AI 앱은 병원이 더 잘 기능하는 데 필요한 더 나은 데이터 보안을 돕습니다. 의료 산업은 다음과 같은 작업을 수행하기 위해 Edge AI를 채택할 수 있습니다.

• 고정밀 열 스크리닝
• 재고 관리
• 환자의 원격 모니터링
• 질병의 예측

드론

드론에서 Edge AI의 사용 사례는 건설, 교통 모니터링, 지도 제작과 같은 다양한 이벤트에서 볼 수 있습니다. 드론은 시각적 검색, 이미지 인식 및 물체 식별, 추적에 사용됩니다. AI가 기술에 추가되면 인간의 검색 행동을 모방하여 수집된 데이터에 의미를 부여할 수 있습니다.

드론에 Edge AI를 적용하면 데이터를 효과적으로 분석할 수 있습니다. 또한 실시간 추적, 예측 유지 관리, 물체 인식 및 얼굴 인식을 지원합니다.

교통

Edge AI는 전송 및 트래픽 영역에서 방대한 사용 사례를 가지고 있습니다. 예를 들어 항공기와 자율주행 선박은 정확하고 신속하게 분석하면 안전을 향상시킬 수 있는 많은 데이터를 생성합니다. 이 기술의 또 다른 예는 승객 수를 계산하고 가장 가까운 차량을 최대한 정확하게 찾는 데 도움이 되는 기술에서 볼 수 있습니다.

에너지

에너지 공간은 스마트 그리드가 방대한 양의 데이터를 생성할 수 있는 방법을 확립했습니다. 그리고 그뿐만이 아닙니다. 스마트 그리드는 수요 탄력성을 강화하고 소비를 모니터링하며 재생 에너지를 적절하게 활용하고 에너지 생산을 분산시킬 수 있습니다. 그러나 이 모든 것을 달성하려면 그리드가 장치 간에 통신해야 하며, 이는 장치와 기존 클라우드 서비스 간에 데이터가 전송될 때 지연됩니다. 이것이 Edge AI가 편리함을 입증하는 곳입니다.

다음은 최고의 사용 사례 또는 Edge 인공 지능 응용 프로그램입니다. 그러나 이것들은 기술의 표면 수준 응용 프로그램일 뿐이며 현실은 AI가 채택될 수 있는 모든 사용 사례에서 자리를 차지하고 있다는 것입니다.

이제 우리는 Edge AI의 기본 사항과 AI 소프트웨어 개발 회사 가 해결하는 사용 사례를 살펴보았으므로 기술에 수반되는 문제를 살펴보지 않고 입문서는 불완전한 채로 남아 있을 것입니다. Edge AI에서 '기대하는 것'을 다루는 즉시 이에 대해 설명하겠습니다.

엣지 AI의 미래는?

Edge AI의 성장은 분명히 증가하고 있습니다. 그러나 이것은 시작일 뿐입니다. 영역에서 형성되고 있는 많은 경향이 있습니다. 그것들을 살펴보자.

Edge AI의 관리는 IT 작업이 될 것입니다. Edge AI가 증가하고 있지만 배포는 여전히 어렵습니다. 생산 단계로 넘어가기 위해서는 IT 부서에서 기술을 관리하게 됩니다. 그들은 모델의 관리, 보안 및 확장성과 관련하여 올바른 접점으로 볼 수 있습니다.

엣지 AI와 IIoT의 융합. AI 채택과 관련하여 제조 산업, 특히 IoT를 통합한 산업 이 도메인에서 가장 큰 이름으로 떠올랐습니다. 앞으로 몇 년 안에 IIoT와 Edge AI가 검사, 예방, 예측 유지보수를 위한 센서 및 카메라의 사용 사례에서 통합되는 것을 볼 수 있을 것입니다.

엣지 데이터 센터의 부상. 2024년까지 5백만 개 이상의 서버가 에지에 배포될 것 입니다. 이러한 데이터 센터는 다음과 같은 다양한 요인으로 인해 증가할 뿐입니다.

• 5G 네트워크
• IoT 확산
• SDN 및 NFV 기술
• AR 및 VR을 통한 비디오 스트리밍

수요는 더 짧은 대기 시간, 간헐적인 연결 문제, 최종 사용자에게 더 가까운 데이터 저장소와 같은 시설을 기반으로 증가할 것입니다.

Edge AI 도입의 어려움은 무엇입니까?

Edge AI의 구현은 매우 유리하지만 어려움이 따릅니다. 기술을 구현하기 어렵게 만드는 많은 요소가 있습니다.

1. 하드웨어의 표준 부족

에지 컴퓨팅은 하드웨어에 대한 의존도가 매우 높습니다. 더 나쁜 것은 오늘날 시장에서 사용 가능한 Edge AI 하드웨어에 표준화된 장치가 없다는 것입니다. 또한 사용 사례, 전력 소비, 메모리 요구 사항, 프로세서 등과 같은 여러 요소를 고려해야 합니다.

2. 여러 요소와의 통합

하드웨어는 AI 모델의 한 요소입니다. 개발자가 여러 모델과 프레임워크를 사용하여 애플리케이션을 만드는 것은 드문 일이 아닙니다. 그러나 이러한 통합은 어려울 수 있습니다. 또한 기업은 Edge 인공 지능에 사용되는 소프트웨어 및 하드웨어와의 새로운 통합이 필요한 타사 플랫폼을 사용할 수도 있습니다.

3. 제한된 전문성

Edge AI 애플리케이션은 지속적으로 진화하고 있으며 이를 채택하고 있는 모든 산업도 마찬가지입니다. 이러한 수요에 부응하기 위해서는 모든 최신 하드웨어 선택, 도구 통합, 배포 및 테스트에 대한 배포 최적화 및 테스트 모델에 대한 전문 지식이 필요합니다. Edge AI뿐만 아니라 기술 스택을 변경하는 것은 어려울 수 있습니다.

이러한 문제를 해결하려면 Edge 장치 작업에 대한 전문 지식과 산업 전반에 걸친 과도한 Edge 인공 지능 사용 사례를 보유한 숙련된 팀이 필요합니다. 글쎄, 당신은 멀리 볼 필요가 없습니다. Appinventiv는 산업 전반에 걸쳐 25개 이상의 기업이 Edge AI의 힘을 탐색하고 다양한 사용 사례에서 이를 사용하도록 도왔습니다. 당신의 아이디어를 토론하고 싶으십니까? 지금 AI 전문가 팀과 연락하십시오 !