エッジAI: 人工知能の進化の次のステップ

人工知能（AI）は、かなり長い間、世界中のビジネスにおいて安定した存在となっています。

AI の変革力と機能により、ビジネス運営の容易さと組織の ROI が向上します。現在、エッジ人工知能 (Edge AI) は、テクノロジーの進化における次の段階を表しています。

ほとんどの映画製作者や作家は、最初の映画や本の続編を作ろうとするときに、一般に「2作目症候群」と呼ばれる問題に直面します。恐ろしいスランプは、特にデビュー作が本当に素晴らしかった場合、2作目の映画や小説に通常伴う避けられない品質の低下と関係しています。結局のところ、大衆や批評家から同様に愛された（そして今も愛され続けている）ものをどうやって上回ればいいのでしょうか？あらゆる点でほぼ完璧なプロジェクトやコンセプトをさらに改良するのは難しいのです。革新性と創意工夫のレベルによってゲームを変えるコンセプト。

つまり、人工知能などの概念です。いくつかの弱点があるにもかかわらず、AI は世界中の多くの組織において仕事の質と生産性にプラスの影響を与え続けています。 AI システムは、医療、防衛、電子商取引など、あらゆる業界で大規模な自動化を可能にします。

では、エッジ AI とは何でしょうか?

エッジ AI は、独立したハードウェア デバイス上でローカルにデータを処理する AI モデルとアルゴリズムで構成されています。つまり、AI テクノロジーはローカライズされ、規模が小さくなり、一般の人々にとってよりアクセスしやすくなりました。このようなデバイスの AI アルゴリズムは、ローカルで生成されたデータを使用してリアルタイムの機械学習を行います。ローカルで処理されるデータは、このようなデバイス上の伝送信号とセンサーを介して送受信されます。このような「エンドポイント」AI システムは、タスクや操作をローカルで実行するためにクラウドにデジタル接続する必要はありません。代わりに、データを処理し、独立して意思決定を行う能力があります。前述したように、エッジ コンピューティングは AI のパワーを個人用デバイスにもたらし、実用的なデータを取得するために内蔵のマイクロプロセッサと受信機を必要とします。

エッジAIのメリット

まず、エッジ コンピューティングと分散コンピューティングの違いを理解します。

エッジ AI が従来の AI よりも優れているかどうかは議論の余地があります。どちらも AI に関連するシームレスな効率性と速度で、わずかに異なるタスクを実行するからです。したがって、それらを比較することは簡単な作業ではないかもしれません。最も重要なのは、エッジ AI は従来の AI の進化版であるということです。ここでは、エッジ AI の主な特性のいくつかを見ていきます。

a) コストと帯域幅要件を削減する

クラウドベースの AI システムは大量のデータを使用して動作し、適切に機能するには大きな帯域幅が必要です。したがって、日常業務で AI に大きく依存している組織では、データと帯域幅の使用に関連するコストが高くなることがよくあります。 Edge AI は、データ処理をデバイス内でローカルに保ちます。したがって、エッジ AI デバイスの帯域幅使用量は、従来のクラウド AI を使用するデバイスほど高くはなりません。したがって、帯域幅のコストを制御できます。さらに、エッジ AI ユーザーは、ネットワークとデバイスのネットワーク トラフィックが少ないため、より早く結果を得ることができます。

b) エンドデバイスの自律性とパフォーマンスの向上

エッジ AI の主な特徴の 1 つは、すべてのエンドポイント デバイスの独立性が向上することです。前述したように、このようなデバイスは中央サーバーに接続しなくても機能します。したがって、このようなデバイスの速度と効率は常に高くなります。この品質の一例としては、混雑した道路を走る自動車の自動運転システムが挙げられます。このようなシステムの人工知能は高度に自動化されており、外部要因の影響を受けることなく、自律走行車をあらゆるタイプの道路で運転する際に即座に修正や調整を行うことができます。エッジ AI デバイスでの機械学習は、多くの場合、リアルタイムで実装されます。

さらに、エッジ AI 対応デバイスは、標準 AI を搭載したデバイスと比較して、応答性とパフォーマンス レベルが高くなります。ご存知のとおり、エッジ AI コンピューターはデータをローカルで処理し、クラウドベースのインフラストラクチャとの間でデータを送受信する際の遅延を排除します。その結果、遅延が最小限に抑えられ、エンドポイントのパフォーマンスが向上します。

c) データのプライバシーの強化

言うまでもなく、データのプライバシーとセキュリティは現代のコンピューティングにおいて重要なパラメータです。クラウド コンピューティング ネットワーク内のさまざまな通信チャネルを介して送信されるデータ損失の可能性が常に存在します。この場合、データ漏洩の主な原因は、2 つ以上のデータ ポイント間の距離です。したがって、クラウドベースおよび AI ソリューションを使用する組織は、データが効果的に保護されるようにあらゆる手段を講じる必要があります。一般的に、エッジ コンピューティングでは、データがローカルで処理されるため、データ侵害や漏洩の可能性が低減されます。これに加えて、ユーザーは個人のデバイスに保存されているデータにアクセスできるユーザーを制限することもできます。したがって、エッジ AI はユーザー データ処理にとってより安全な選択肢となります。

エッジAIの応用

これまで、従来のコンピューティング システムやクラウドベースのコンピューティング システムと比較したエッジ AI ソリューションの利点を見てきましたが、ここでは、エッジ AI の現在の一般的な実際のアプリケーションをいくつか紹介します。

1) オーディオ分析システム

オーディオ入力を認識し、その中のデータを処理することは、今日の多くのデバイスにとって重要な 2 つの要件です。オーディオ分析は、識別およびアクセス管理 (IAM) や、携帯電話や高級車における音声認識による運転コマンドなど、さまざまな目的に使用できます。ディープラーニングとエッジ AI をノイズ低減デバイスに適用することで、システムがさまざまなサウンド トリガーを注意深く分析し、排除できるようにします。

AI がオーディオ分析に影響を与えるもう 1 つの例として、自動車に搭載されている事故防止システムが挙げられます。このシステムは、コンピューター ビジョン ベースの映像と音 (大きな注意散漫や背景ノイズがある場合でも) を通じて接近する車両を検出し、乗員を保護するための予防措置を講じることができます。さらに、人間の音声分析はオーディオ分析の重要な要素です。人工ニューラル ネットワークと自然言語処理 (NLP) ツールを構成して、言語とキーワードの認識においてエッジベースの AI モデルをトレーニングできます。この機能を使用すると、これらのデバイスで行われた音声コマンド要求を実行できます。

これ以外にも、テキスト読み上げやその逆などのアプリケーションもエッジ AI システムに実装できます。最後に、エッジ AI による音声分析は、AI 駆動型チャットボットでも使用されます。

本質的には、エッジ AI のローカライズされたデータ処理機能により、これらの機能を現実世界のスタンドアロン デバイスに実装することが可能になります。

2) スマートエネルギーシステム

相互接続された風力発電所などのアプリケーションは、エッジ AI を使用して概念化され、シームレスに実装できます。通常、この目的で純粋なクラウド システムを使用すると、そのようなシステムを実行するコストは非常に高くなります。一方、コンピューティング運用にクラウドとエッジを組み合わせたシステムを使用する場合でも、データの調達、管理、処理のコストを抑えることができます。風力発電所では、風力タービンの近くで作業する従業員向けに複数の監視カメラ、アクセス センサー、生体認証セキュリティ センサーを使用するため、エンドポイント ベースのソリューションが必要です。風力発電所の残りの運用が成功するためには、これらのデバイスとセンサーが効率的に動作し、超高速でデータを処理する必要があります。したがって、エッジ AI ソリューションを使用すると、風力発電システムのコストを削減できるだけでなく、全体的な処理時間と使用される帯域幅の量も削減できます。

3) ビジュアルエンターテインメントシステム

エッジ AI は、拡張現実、仮想現実、複合現実などの現代のビジュアル エンターテイメント システムで広く使用されています。このようなタイプのシステムでは、時間とコストを節約するために、データ処理と AI 分析をローカルで実行する必要があります。ご存知のとおり、AR システムでは、視覚的な没入感を十分に楽しむために、ユーザーが仮想現実または 3D メガネを着用する必要があります。エッジ コンピューティングと AI では、計算メカニズムが専用のエッジ サーバーを介してオフラインで処理されるため、メガネのサイズを縮小できます。

Microsoft の Hololens は、AR 関連エンターテイメント向けのエッジ人工知能とコンピューティングのアプリケーションです。 Hololens は、ホログラフィック コンピューターをウェアラブル ヘッドセットに統合し、ユーザーに本当に忘れられない AR 視聴体験を提供します。 Hololens は、Microsoft によるエッジ人工知能 (またはエッジ コンピューティング) の解釈であり、将来のゲーム、データ分析、さらには医療用画像処理にも応用できます。

4) スマートスピーカーとホームアシスタント

Amazon の Alexa や Google Home などのスマートホームアシスタントは、人工知能に依存する今日の世界で人気があります。ご想像のとおり、このようなデバイスやシステムは、エッジ AI の強化された速度とデータ モビリティを活用して、スマート ホームの概念をより実現可能かつ実装可能なものにします。

冒頭で述べたように、AI はほぼあらゆるタイプのデジタル操作に適用できます。エッジ AI は AI の概念を取り入れ、さまざまな方法でテクノロジーを改善します。次の進化段階として、エッジ AI は、テクノロジーを現在よりもさらに普及させることが期待されています。