AI の未来はエッジにあります

モノのインターネット (IoT) は、複製を続けるエンティティのネットワークのようなもので、前例のない膨大な量のデータを生成します。 2025 年までに、世界中で 75.44 億 XNUMX 万台の接続デバイスが存在すると推定されています。

これらの数字を合理化することに挑戦している一方で、確かなことの 1 つは、私たちの世界はますますつながり、状況に応じて、応答性が高くなっているということです。これらのデバイスから取得するデータは、新世代のインテリジェント アプリケーションを強化するために使用されますが、次のような課題も生じます。 このデータの管理者にとって価値を生み出すために、これをどのように処理するのが最善でしょうか? 

ここでエッジ コンピューティングが登場します。 エッジコンピューティング は、コンピューティング リソースをデータのソース、つまり、データをもたらすイベントを生成する資産、プロセス、およびアクターに近づける分散コンピューティング パラダイムです。

グラフィカル処理 (NVIDIA の株価は 1 つの指標にすぎません) を中心に多くの興奮が生まれていますが、エッジは、意思決定やイベントのトリガーに必要な時間と複雑さが求められる状況において、差別化を図り、競争上の優位性を獲得するための重要なフロンティアです。テーブルステークス。

リアルタイムインテリジェンス

エッジ コンピューティングにより、AIoT アプリケーションに不可欠なリアルタイム データ処理と低遅延フィードバックが可能になります。 AIoT (Artificial Intelligence of Things) は、エッジ コンピューティング デバイスを利用して、ほぼリアルタイムで有意義な洞察を生成する機械学習モデルのアプリケーションです。 

これらのデバイスは、エネルギー メーター、温度センサー、資産トラッカーなどのデータを処理および同化するセンサーとして、さらに重要なことに、このデータを集合的に消費および処理するゲートウェイ デバイスに提供されます。

スタティスタは予測する 世界のエッジ コンピューティング市場は 257.3 年までに 2025 億ドルに達すると予想されており、国立科学財団の記事によると、クラウド コンピューティングの平均遅延が XNUMX ミリ秒であるのに対し、エッジ コンピューティングの平均遅延は XNUMX ミリ秒です。 

GlobalData によると、エッジ コンピューティングは低遅延で負荷の高いメインフレーム、クラウド データベース、処理環境を備えているため、データ処理コストを最大 70% 削減できます。、AI にさらなるメリットをもたらします。

データを意思決定に変換する

従来、BI と高度な分析は履歴データを分析して傾向とパターンを特定するために使用されてきました。しかし、エッジ コンピューティングを使用すると、データからリアルタイムで意味のある革新的な結果を計算して生成できるようになりました。これにより、企業はリアルタイムで意思決定を行うことができ、効率と生産性の大幅な向上につながる可能性があります。 

たとえば、スマート セル サイトでは、環境や機器の温度から、サイトに設置されている電力消費量や容量に至るまで、あらゆるデータを収集するためにセンサーが使用されます。このデータは、効率の向上、ダウンタイムの防止、生産の最適化、つまり高品質で一貫した信号リレーに使用できます。  

ただし、データが集中的に転送および処理される場合、コストのかかる遅延が発生する可能性があり、サービス提供の質が一瞬でも低いと、顧客満足度やサービス提供および運用のためのスタッフの可用性に影響が生じます。.

これにより、機械が熱くなったり、制御可能な状況を超えて損傷したり、量や質の面で標準以下の稼働を実現したりするなどの問題が発生する可能性があります。同じフレームワークは、鉱山機械、スマート ビルディング、工場、医療施設などに適用できます。

エッジ コンピューティングを使用すると、データがローカルで処理されるため、これらの遅延がなくなります。これにより、より迅速な意思決定とパフォーマンスの向上が可能になります。さらに、エッジ コンピューティングは、データをローカルに保持することで、サイバー攻撃に対する脆弱性が少なくなり、セキュリティの向上にも役立ちます。

AIとエッジの10の必須要素

エッジで AIoT を実現するには、10 の要素を考慮して考慮する必要があります。これは、AIoT がいかに多面的であるか、およびさまざまな機能と機能を強化するために必要なレベルを示しています。

#1: 堅牢なエッジ コンピューティング インフラストラクチャ

強力なエッジ コンピューティング インフラストラクチャを構築することが重要です。これには、データをローカルで処理および分析できるエッジ デバイスとゲートウェイの導入が含まれます。

これらのデバイスには、エッジからクラウド、または必要に応じてハイブリッド アーキテクチャに明確に変換して、IoT デバイスによって生成されたデータを管理するのに十分な計算能力、ストレージ容量、接続性が必要です。

#2: AI 対応エッジデバイス

エッジ デバイスには、機械学習アルゴリズムやニューラル ネットワークなどの AI 機能が搭載されている必要があります。これらの AI モデルはリアルタイムでデータを処理できるため、集中サーバーにデータを送信することなく、エッジでのインテリジェントな意思決定が可能になります。

#3: データの前処理とフィルタリング

データは IoT デバイスによって生成されるため、エッジで完全に処理するには量が多すぎたり、ノイズが多すぎたりする場合があります。関連情報を抽出し、データ送信を削減して処理を最適化するには、効果的なデータ前処理およびフィルタリング技術が不可欠です。 

#4: 低遅延と高帯域幅

AIoT アプリケーションは多くの場合、リアルタイム応答を提供するために低遅延と高帯域幅を必要とします。エッジ デバイスと中央システム間のデータ フローを処理できる堅牢なネットワーク インフラストラクチャを確保することが重要です。 

#5: セキュリティとプライバシー

AIoT の実装ではセキュリティが最も重要です。エッジデバイスには、サイバー脅威や AI への不正アクセスから保護するための強力なセキュリティ対策を講じる必要があります。データ プライバシーも同様に重要で、特にローカルで処理される可能性のある機密情報を扱う場合には重要です。 

#6: 分散型インテリジェンス

AIoT は分散インテリジェンスに依存しており、意思決定は一元的に集中されるのではなく、エッジ デバイスとクラウド プラットフォームの間で共有されます。変化する状況に協力して適応できるインテリジェントなアルゴリズムを開発することが不可欠です。

#7: エッジからクラウドへの相乗効果

AI 処理はエッジで行われますが、モデルのトレーニング、更新、グローバルな洞察などのタスクにはクラウド プラットフォームが依然として重要です。最適な AIoT パフォーマンスには、エッジとクラウド間の建設的な相互作用が不可欠です。 

#8: エネルギー効率

エッジ デバイスはバッテリーで駆動されるため、エネルギー効率が重要な考慮事項となります。アルゴリズムとリソース使用量を最適化することで、エッジ デバイスの寿命を延ばし、エネルギー消費を削減できます。 

#9: デジタルツインのような拡張性と柔軟性

接続されるデバイスの数とデータ量が増加するにつれて、AIoT システムは増大する需要に対応できる拡張性を備えている必要があります。また、進化する要件や技術の進歩に適応できる十分な柔軟性も必要です。そのため、仮想的な表現に合わせて物理インスタンスを表す強力なオブジェクト モデルが重要です。 

#10: データガバナンスとコンプライアンス

AIoT の実装では、データの倫理的かつ合法的な使用を保証するために、データ ガバナンス規制と業界標準を遵守する必要があります。 

AIoT で未来を受け入れる

AI の未来は限界に達しています。生成されるデータの量が増加し続けるにつれて、エッジ コンピューティングの重要性はさらに高まるでしょう。これにより、リアルタイムで意思決定を行い、無数の方法で私たちの生活を改善できるインテリジェントなアプリケーションを構築できるようになります。 

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• 情報源： https://www.iotforall.com/the-future-of-ai-is-at-the-edge