クラウドからエッジまでのデータベースで IoT アプリケーション向け AI を実現

データと AI モデルをインタラクション ポイントの近くに配置することは、常に高速で常に利用可能な AI アプリケーションを開発する上で重要です。

著者 Mark Gamble 著「Enabling AI in IoT Apps with a Cloud-to-Edge Database」より翻訳。

人工知能 (AI) は技術革新の次の波を推進しており、その原動力はデータです。したがって、データ処理は、特にモノのインターネット (IoT) アプリケーションで非常に一般的な、分散型で切断されていることが多い環境では、AI 実装の最も重要な部分の 1 つであると言えます。

結局のところ、IoT と AI の要求を満たすことができるデータベースが必要なのです。

モバイルデータベースの利点

クラウドからエッジまでの AI とモバイル データベースに関する最新の記事では、データ同期と AI サポートが組み込まれたモバイル データベース プラットフォームが、エッジ アプリケーションにおける AI ベースの機能の開発をどのように加速できるかについて説明しました。

このようなデータベースを活用することで、AI を使用するアプリケーションはエッジ コンピューティングのメリットを実現できます。データが物理的にインタラクション ポイントに近い場所にあるため、アプリケーションの実行速度が向上し、信頼性の低いインターネットへの依存がなくなるため、アプリケーションの信頼性が向上します。

IoTの世界におけるAIとデータ

IoT では、IoT デバイスがセンサー、アクチュエーター、カメラなどの形で実際にネットワークのエッジに存在するため、エッジ コンピューティングが特に重要になります。これらのデバイスは膨大な量のデータをキャプチャし、スポンジのようにデータを吸収して高速で流します。このデータを使用するアプリケーションは、できるだけ迅速に反応できる必要がありますが、データの速度と量により、データを効果的に使用することが非常に困難になります。 AIはこの問題を解決する鍵です。

たとえば、高速で頻繁に繰り返される時系列センサーの読み取り値を使用すると、トレーニング済みの機械学習モデルはデータをリアルタイムですばやく評価し、問題や異常を特定し、ノイズを除去して、注意が必要な領域にすぐに焦点を当てることができます。

これはインターネット接続なしで実現するのは特に困難です。データを処理し、AI モデルを見つけることで、大きな違いを生み出すことができます。すべてがクラウドで行われると、インターネット経由でデータを送信し、結果が返ってくるのを待つ必要があるため、大幅な遅延が発生する可能性があります。さらに悪いことに、接続が失われると、アプリケーションが停止する可能性があります。

モバイル データベース プラットフォームは、エッジ AI データベース アーキテクチャを実装し、データと AI 処理をデバイスを含むエッジに持ち込むことでこの問題を解決し、インターネットへの依存を排除​​します。接続がある場合、バックグラウンドでデータの同期が行われ、エコシステム全体の一貫性が保たれます。

出典: カウチベース

このアーキテクチャにより、クラウド、エッジ、デバイス上でデータと AI を処理できるようになり、IoT アプリケーションに固有の大量のデータを処理するスケールと、エッジでそのデータを迅速に活用する機能が提供されます。

IoTにおけるAIの例

IoT アプリケーションにおける AI の例としては、次のようなものがあります。

スマートシティ

大都市圏では、スマート照明ソリューションは、自治体の照明グリッド全体に配備された IoT センサーを活用しています。これらのセンサーは、交通、歩行者、天候、周囲の自然光を検出し、市内のどこでもリアルタイムのニーズに基づいて照明を自動的に調整したり消灯したりします。これにより、照明コストを 75% 以上節約できると同時に、住民の安全性も向上します。これらのソリューションは、トレーニング済みの機械学習モデルを活用して環境を評価し、歩いている歩行者と風に吹かれた物体を区別してそれに応じて行動することを可能にします。 AI はトレンドに基づいて改善を提案し、拡張を推奨し、グリッドを最適化するために代替の展開場所を選択します。

倉庫ロボット

自律型マシンは、ピッキング、仕分け、梱包、資材の出荷など、倉庫内での反復作業や危険な作業を実行できます。これらのソリューションにより、ロボット群は、ネットワーク接続のない場所でも、人間の作業員よりも速く、正確に、疲労することなく、大規模な倉庫業務の作業を自律的に実行できるようになります。 AI により、これらのロボットはタスクを実行しながら障害物を検知し、回避し、さらには移動できるほど賢くなります。このシステムの AI は、時間の経過に伴うデータ パターンも分析し、倉庫のレイアウトとフローの最適化を推奨します。

ホテル顧客との交流

多くのクルーズライン、遊園地、リゾートでは、客室やアトラクションへのアクセスキーとして、また商品やアメニティの非接触型決済ツールとして機能するウェアラブル IoT デバイスをゲストに提供しています。このシステムは、ゲストが環境内を移動する際にこれらのデバイスも追跡し、ホスピタリティ プロバイダーが顧客体験をパーソナライズするために使用する洞察を提供します。システム内の AI は、ゲストのプロフィール、場所、履歴などのデータを活用して、魅力的なオファーをリアルタイムで見つけて提示します。また、ゲストの動きや集合などの状況を評価し、歩行者の流れや群衆制御を最適化するための推奨事項を提供することもできます。これらのアプリケーションは、インターネット接続の有無にかかわらず実行する必要があります。ゲストが部屋の外で立ち往生したり、買い物ができない状況は避けたいものです。そのため、エッジ AI データベース アーキテクチャが提供する最大限の稼働時間機能のメリットを享受できます。

AI駆動型IoTアプリケーションの実現

エッジ AI データベース アーキテクチャを活用することで、組織は速度、精度、稼働時間の保証を備えた、より高速で信頼性の高い AI 強化 IoT アプリケーションを実現できます。

Couchbase Mobile は、エッジ コンピューティング アーキテクチャをネイティブにサポートするモバイル データベース プラットフォームです。接続性に応じてクラウド、エッジ、個々のデバイス間でデータを同期するため、ネットワークがダウンした場合でも、アプリケーションは引き続きローカル データを使用して処理を行います。 Couchbase Mobile は、クラウド データベースと組み込みデータベースに機械学習モデルを統合し、クラウドからエッジまでの AI 処理を可能にします。

Couchbase Mobile を使用すると、あらゆる速度、可用性、セキュリティ要件を満たす AI 駆動型 IoT アプリケーションをエッジで開発および展開できます。