AI エッジコンピューティングとは何ですか?エッジコンピューティングの利点は何ですか?

近年、人工知能の導入が大幅に増加しています。ビジネス データ、IoT アプリケーション、そして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、企業にとって AI のインテリジェンスを顧客に近づけることが賢明になってきています。ここで AI エッジ コンピューティングが役立ちます。

この記事を読み進めていくと、AI エッジ コンピューティングのさまざまな側面と、このテクノロジーが企業にもたらすメリットについて見ていきます。

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の計算とデータ転送に大きく依存しています。エッジ コンピューティングが実現するのは、データが生成され計算が行われる場所に AI を近づける、新しい時代のコンピューティング アプローチを確立することです。 AIとエッジコンピューティングの組み合わせにより、エッジコンピューティングAIという新しい分野が生まれました。

このテクノロジーにより、洞察と計算の高速化、セキュリティの強化、運用管理の改善が可能になります。その結果、運用コストを削減しながら、パフォーマンスが要求される AI アプリケーションの作成に役立ちます。

このテクノロジーの最も優れた点は、クラウド サービスから完全に離れて、ディープラーニング プロセスや機械学習を自律的に採用し、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導入できることです。しかし、クラウド依存、クラウド コンピューティング、AI エッジ コンピューティング アーキテクチャには違いがあるのでしょうか?

クラウド コンピューティングとエッジ AI は、それぞれ独自の用途と利点があるため、一般的に互換性はありません。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たり、ローカル ストレージを必要とするリモート ロケーションでプロセスを実行したり、スマート デバイスを操作したりするときに使用されます。制限には、高い計算能力、ディープラーニング フレームワークの制限、複数の推論ハードウェアの存在などがあります。

一方、クラウド コンピューティングは、クラウド コンピューティングの強力なコンピューティング能力を通じて、リモート デバイス上での処理を実現できます。クラウドはより多くの設計およびアーキテクチャのオプションを提供する一方で、高度な処理に必要な電力消費を削減します。

エッジ AI はどのように機能しますか?

エッジコンピューティングのアプリケーションシナリオ

機械が物を見たり、物体を検知したり、言葉を理解したり、車を運転したり、その他の人間のスキルを再現したりするには、人間の知能を模倣する必要があります。ここで人工知能が登場します。人工知能は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て認知を複製します。これらは、さまざまなバージョンの質問とその回答を入力することで、特定の質問に答えるようにトレーニングされます。

モデルをトレーニングするには大量のデータが必要であるため、「ディープラーニング」とも呼ばれるトレーニング プロセスはデータ センターで実行されます。一度トレーニングされると、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。

エッジ AI 導入の場合、この推論エンジンは病院、車、工場、家庭、衛星などさまざまな場所にあるデバイスで実行されます。 AIが問題を発見すると、その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、推論エンジンが置き換えられます。このサイクルはモデルのパフォーマンスの向上に大きな影響を与えます。 AI エッジ コンピューティング モデルを導入すると、よりスマートになります。

エッジ AI の利点は何ですか?

エッジでの AI コンピューティングにはさまざまな利点があります。さて、それらが何であれ、それらはより優れたプロセスと顧客体験に向かう傾向があります。

1. データのリアルタイム処理

AI エッジ コンピューティングの最大の利点は、このテクノロジーによって、IoT デバイスやセンサーが配置されているエッジに高性能コンピューティング機能がもたらされることです。

AI エッジ コンピューティング テクノロジーにより、現場のデバイスに AI ユースケースを直接追加できます。 AI エッジ コンピューティングの最も一般的な例は、自動運転車などの自律型 AI エッジ コンピューティング アプリケーションで、ソフトウェアがディープラーニング アルゴリズムを利用してデータと機械学習を処理する方法に見られます。

この技術を自動運転車に組み込むと、数ミリ秒以内にデータを処理し、リアルタイムで事故を防ぐことができます。

2. プライバシーの向上

エッジ AI の場合、データ処理アクティビティはエッジ コンピューター上でローカルに実行されます。これにより、クラウドに送信されるデータが減り、データが誤って処理されたり盗まれたりするリスクが軽減されます。

データはデバイスの近くで収集および処理されるため、転送量が減り、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減らす

エッジコンピューティング AI はデータ処理をローカルで実行するので、インターネット経由で送信されるデータが少なくなり、企業はインターネット帯域幅にかかるコストを大幅に節約できます。

ビジネスニーズを満たすために Amazon AWS AI サービスを使用している場合は、クラウドで AI プロセスを実行するのにどれだけコストがかかるかご存知でしょう。 AI エッジ コンピューティングでは、分析に必要な後処理済みデータのみをリポジトリとしてクラウドに保存できます。

4. 低消費電力

エッジ AI ソリューションでは、データがローカルで処理されるため、エッジ プラットフォームとクラウド間でデータを転送するためにクラウドへの接続を維持する必要がなくなり、企業はエネルギー コストを大幅に節約できます。さらに、ほとんどのエッジ コンピューティング デバイスには、電力消費と効率の特性があります。

ここで考慮すべき重要な点は、ほとんどのエッジ アプリケーションはリモート環境に展開されるため、エッジ コンピューターではパフォーマンスと電力のバランスを取る必要があるということです。

5. 応答時間の短縮

エッジ 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、それをクラウドに送信して処理し、返送されるのを待つクラウド コンピューティングよりもはるかに高速な応答が可能になります。

これらはすべて数ミリ秒の処理時間で発生します。その結果、エッジ AI ソリューションによってアクションが加速され、意思決定が迅速化されます。これにより、スマートオートメーション、自動運転車、ロボット工学など、即時のフィードバックを必要とするアプリケーションが実現します。