5 分以内で説明されるエッジ AI

エッジ AI は、IoT とエッジ コンピューティングを次のレベルに引き上げます。

業界が自動化、効率、安全性の向上に努めている中、エッジ AI は需要の高いテクノロジーとなっています。農業から自動車の運転、医療に至るまで、前向きな変化をもたらし、何千もの新たな可能性への扉を開くことができます。

Edge AI は、アプリケーションがパターンを認識し、反復的なタスクを安全に実行できるようにします。このトレンドのテクノロジーについてさらに詳しく知りたい場合は、読み続けてください。

エッジAIとは何ですか?

エッジ AI は、エッジ コンピューティングと人工知能を含むテクノロジーです。したがって、この概念はエッジ コンピューティングに大きく依存しています。これには、人工知能がネットワークのエッジで機能できるように、エッジ デバイスに AI アプリケーションを展開することが含まれます。

インターネットの助けを借りて、文字通りどこにでもエッジを置くことができます。それは、信号機、小売店、病院、電話などです。場所に関係なく、エッジ AI は自律コンピューティングを実行し、他の IoT デバイスとデータを共有できます。したがって、基本的には、データをクラウドやリモート サーバーに移動せずに、ローカルで機能し、意思決定を行います。

エッジ AI はどのように機能するのか?

機械が人間のように機能し、物体の識別、自然言語での会話、車の運転、音声理解などのタスクを実行する必要があるとします。その場合、人間の知能を複製する必要があります。

ここで、AI はデータ構造であるディープ ニューラル ネットワーク (DNN) を使用して人間の認知を再現します。これらのネットワークは、特定のトピックに関する何千もの質問とその正解を通じてトレーニングを受けます。したがって、彼らはその種の質問に答えることができるようになります。

これらのモデルは、エッジ AI 上の特定のネットワークのエッジで直接実行できます。エッジは通常、データが生成されるシステムの近くに配置されます。

これらは、デバイスの動作を監視しながら、同時にデバイスのデータを収集および処理できます。したがって、デバイスは問題を修正し、決定を下し、予測を行うことができます。

エッジAIのメリット

リアルタイムデータ処理

ネットワーク エッジは、センサーや IoT デバイスが配置される場所です。このテクノロジーの最大の利点は、エッジでハイパフォーマンス コンピューティングを実行できるようになることです。このテクノロジーを使用すると、AI アプリケーションは DL および ML アルゴリズムを実行してフィールド データを即座に処理します。

プライバシーとセキュリティ

エッジ AI 操作のほとんどはエッジ デバイス上で実行されるため、外部の場所に送信されるデータは少なくなります。つまり、データが悪用される可能性が低くなり、プライバシーが保持されます。データをクラウドに送信する必要がある場合でも、冗長で不要なデータはすべてプロセスからスキップされます。

帯域幅とクラウドコストの削減

前の点と一致しますが、クラウドに送信されるデータが少なくなるため、エッジ AI が使用するインターネット帯域幅も少なくなります。したがって、クラウド サービスと帯域幅に関連する出費が削減されます。

消費電力の削減

エッジ AI を実行するデバイスは、通常、消費電力の点で非常に効率的です。そのため、データ処理と分析にクラウド データセンターを使用するデバイスと比較して、必要な電力が少なくなります。

スケーラビリティと多用途性

自社のデバイスをエッジ テクノロジーと互換性のあるものにする企業が増えているため、必要に応じて簡単にスケールアップできます。

エッジAIのデメリット

• エッジ AI は、クラウド コンピューティングと比較して安全であるにもかかわらず、人的エラーやローカル レベルでの安全でないアプリケーションによるセキュリティの問題に直面する可能性があります。
• エッジ AI システムが誤って関連データを削除したり、非効率なアルゴリズムを使用したりすると、分析に欠陥が生じます。
• クラウド AI のような完全なコンピューティング能力を備えていないため、これらのデバイスは限られた数のタスクしか実行できません。
• デバイスがエッジ AI と互換性がない場合、必ず障害や障害が発生します。

エッジ AI の使用例

#1. インダストリアルIoT

エッジ AI は、AI アルゴリズムを通じて製品の品質を検査するために使用できます。したがって、生産チェーンで手動検査を行う必要はありません。

#2. ホームセキュリティ

エッジ AI は家庭やオフィスのセキュリティで人気が高まっています。従来のカメラと比較して、エッジ AI を搭載したデバイスは不審な人物や活動をリアルタイムで検出できます。その結果、ユーザーは低コストで効率的なサービスを利用できるようになります。

#3. 製造業

この業界では、エッジ AI デバイスとセンサーが迅速なデータを収集し、即座に分析します。したがって、製造業者は自社の資産を監視および制御し、必要な保守プロトコルを実装できます。

#4. 小売り

エッジ AI は、音声コマンドと音声注文により顧客エクスペリエンスを向上させることができます。必要なのはスマート スピーカーまたはスマートフォンだけで、商品を検索したり、音声注文でオンラインで注文したりできます。

#5. エネルギー

通常、遠隔地にある石油およびガスプラントは、リアルタイム分析と情報処理にエッジ AI を使用しています。オフラインで動作する機能があるため、インターネット接続が強力ではないようなサイトに最適です。

#6. 健康管理

医療におけるエッジ AI テクノロジーの使用は、患者のモニタリングのために行われます。 Edge AI アプリケーションは、監視デバイスのデータをローカルで処理します。したがって、病院は患者の状態をリアルタイムで把握できます。

エッジ AI のビジネス上のメリット

• エッジ AI には、ビジネス プロセスのパワーと効率が向上します。
• 必要なデータを遅延なくリアルタイムに提供できます。
• エッジ AI のネットワークと帯域幅のコストも、クラウド AI に比べて低くなります。
• このテクノロジーで使用される AI モデルは、業界のニーズに合わせて常に改善されています。
• 分散型のオフラインテクノロジーであるため、より高い可用性と信頼性を提供します。
• データをローカルに保存し、分析のみをクラウドにアップロードすることで、データのプライバシーをサポートします。

エッジ AI とクラウド AI: 違い

力

エッジ AI デバイスは、クラウド AI に比べて計算能力が低くなります。大量のデータ処理が必要な場合は、クラウドAIが最適です。

インターネット帯域幅

エッジ AI は、ほとんどのデータをエッジ デバイス上で処理します。したがって、すべてのデータをクラウド サーバーに送信するクラウド AI よりも必要な帯域幅が少なくなります。

レイテンシー

エッジ AI は、高速なリアルタイム推論を必要とするアプリケーションに適しています。クラウド AI の場合、データ転送の遅延が問題を引き起こす可能性があります。

安全

エッジ AI はデータのプライバシーとセキュリティを維持できますが、クラウド AI はデータの整合性が失われ、サイバー攻撃を受ける傾向があります。

エッジ AI 学習リソース

#1. エッジ AI: エッジ コンピューティングと人工知能の融合

この本では、エッジ コンピューティングと AI を一緒に実装するとどのようなメリットがあるかを説明します。ここでは、エッジインテリジェンスとインテリジェントエッジとは別に、その実装方法とテクノロジーを紹介します。

また、AI 推論、AI トレーニング、エッジ アプリケーション、そして未来を形作るこの主題の将来の傾向を理解するのにも役立ちます。

#2. エッジの AI: 組み込み機械学習で現実世界の問題を解決する

エッジ デバイスの AI および ML の専門家になりたい場合は、この本が最適です。これを読むと、エッジ AI を使用して解決するのに最適なプロジェクトについて理解できるようになります。

この本では、エッジ AI アプリの設計パターンを探求するだけでなく、AI システム開発のワークフローについても説明します。

#3. 応用エッジ AI: 概念、プラットフォーム、業界のユースケース

この本では、エッジ AI の概念、プラットフォーム、ユースケースについて説明します。そこから、この概念に関連するテクノロジー、システム、プロセス、パターン、アプリケーション、実践について学ぶことができます。

さらに、このリソースは、エッジ インテリジェンスに使用できる AI ツールキット、アルゴリズム、チップ、プラットフォームに光を当てます。

#4. エッジインテリジェンスの開発中: 最適化、ディープラーニング、およびアプリケーション

この本では、エッジ AI またはエッジ インテリジェンスを通じて IoT とビッグ データの可能性を最大限に活用できるように、AI をエッジ ネットワークに組み込む方法をトレーニングします。エッジAIに関する研究をまとめたものです。

このリソースから、ネットワーク エッジに使用されるアーキテクチャ、フレームワーク、および今後のテクノロジーの概要を得ることができます。さらに、このトピックのアプリケーション、市場、将来の研究の機会についての議論も含まれます。

結論

リアルタイムの洞察、コストの削減、プライバシーの向上を目的として、エッジ AI を導入する企業がますます増えています。この概念をしっかりと理解すると、挑戦するのに役立ちます。

この記事はエッジ AI のガイドとして参照できます。エッジ AI の学習リソースも含まれています。エッジ コンピューティングとエッジ分析についてもお読みください。