2022 年のデータサイエンス、AI、機械学習の 5 つのトレンド

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[51CTO.com クイック翻訳] 2022 年が近づくにつれ、人々は 2022 年にテクノロジー業界を支配することになるデータ サイエンス、人工知能、機械学習の開発動向を理解したいと考えています。

研究機関によると、2027年までに世界の人工知能市場は2,000億米ドルを超え、ビッグデータ市場セグメントは1,030億米ドルに成長し、ソフトウェア部門が45%を占めるという。同様に、2027 年までに世界のディープラーニング市場規模は 400 億米ドルを超え、年間複合成長率は 39.2% になります。

実際、企業におけるデータサイエンス、人工知能、機械学習などのテクノロジーの利用は飛躍的に増加しています。 COVID-19の流行中、テクノロジーは人命を救い、経済の回復力を回復する上で重要な役割を果たし、多くの驚くべき傾向を示しました。

2022 年にテクノロジー業界を支配するデータ サイエンス、AI、機械学習のトレンドは次のとおりです。

1. 小さなデータとTinyML

スモールデータの中心的な考え方は、ビッグデータ分析で使用されるクラウド コンピューティング システムに頼ることなく、ユーザーが実用的な結果を得られるようにすることです。

クラウド プラットフォームとのやり取りが限られている場合や、時間と帯域幅がデータ処理の主な制限要因となっている場合には、小さなデータセットを取得することが非常に役立ちます。

簡単に言えば、ユーザーが迅速なデータ分析を必要とするときに、最も重要なデータの迅速な認知分析を実行できます。たとえば、自動運転車のアプリケーションでは、その制御システムは、道路上での衝突を防止しながら、生データを送信し、集中型クラウド コンピューティング サーバーから分析データを受信することに依存することはできません。

TinyML モデルは、マイクロコントローラや低電力ハードウェアをよりスマートかつ便利にするために設計された機械学習アルゴリズムです。フットプリントは小さいながらも、モノのインターネットなどの組み込みコンピューティング アプリケーションにおける大規模なアプリケーションを処理できます。

「作業の 80% は、使用するデータに集中する必要があります。モデルとモデルの展開は、優れた AI アプリケーションの一部にすぎません」と、Zyro のデータ サイエンティストである Mantas Lukauskas 氏は述べています。さらに、マイクロコントローラーはコンピューターやサーバーに比べて非常に安価なので、中小企業や個人にとっても使用がはるかに簡単で実用的です。

2022年には、スモールデータとTinyMLにより、自動車、ウェアラブルデバイス、家電、産業機器、農業機械など、より多くの組み込みシステムへの可能性が生まれます。

2. 自動機械学習（AutoML）

自動機械学習 (AutoML) の最大の利点は、全体的な AI の専門知識が少ないにもかかわらず、ますます多くの企業が機械学習にアクセスできることです。したがって、誰でも AutoML ソリューションを使用して独自の機械学習アプリケーションを作成できます。

主題の専門家が、そのトピック内のより大きな問題に対する解決策を開発できると想定します。しかし、コーディングの知識が不足しており、これらの問題に人工知能を適用する必要性があります。ここでは、シンプルでユーザーフレンドリーなインターフェースを通じて AutoML ソリューションを使用できます。

ユーザー インターフェイスにより、機械学習の内部動作が見えなくなるため、ソリューションの構築に完全に集中できるスペースが提供されます。これにより、あらゆる業界の組織が AI と機械学習をビジネスに組み込む道が開かれます。

AutoML の最も有望な応用はデータ サイエンスです。その結果、データサイエンスの卒業生の需要が高まり、データサイエンティストは年間 10 万ドル以上を稼ぐことができます。

開発者は、モデルの品質を維持しながら、大規模で効率的な機械学習モデルを最短時間で構築できるようになりました。 AutoML を使用すると、データのクリーニングや準備などの反復的なプロセスを自動化できます。

Google のような業界大手はすでに AutoML テクノロジーを使用して、最適化されたモデルを発見するプロセスを自動化しています。

3. ディープフェイクと合成データのための生成AI

人工知能とディープラーニングの進歩と発展により、オーディオ、ビデオ、画像処理技術はよりスマートで高度なものになっています。生成 AI は、リアルな写真を作成したり、白黒写真をカラー写真に変換したり、昼間の写真を夜間の写真に変換したり、テキストの説明に基づいてリアルな写真を生成したりすることもできます。

高度な AI により、古い画像や動画を 4K 以上の解像度に改善またはアップスケールすることもできます。

生成 AI は興味深いアプリケーションとして人気を集めていますが、教育、アクセシビリティ、映画制作、犯罪科学捜査、芸術表現などの特定の分野では、より大きなメリットがあります。

さらに、これは面接中や職場で自分の身元を明らかにしたくない人々を保護するのにも役立ちます。さらに、ヘルスケア分野では、生成 AI は潜在的な症状を早期に特定し、効果的な治療法を開発するのに効果的です。

研究機関によれば、2025年までに生成型人工知能によって処理されるデータは全データの10％を占めることになるという。

4. 5G上のAI

AI と 5G は、最速のクラウド アクセスとデータ処理を通じて、2022 年に次のイノベーションの波を推進します。

5G は、ミリ秒レベルの遅延、巨大な帯域幅、信頼性の高い接続を提供できます。 5G の低遅延と AI の意思決定機能を組み合わせることで、デバイスとクラウド プラットフォーム間のコンピューティング速度が最適化されます。

一部の業界アプリケーションでは、AI と 5G を組み合わせることで高品質の出力が生成され、高速で安全かつコスト効率に優れた IoT デバイスとスマート ネットワークの導入が可能になります。

たとえば、自動車の製造プロセスでは、5G ディープラーニング アルゴリズムを備えた視覚検査ソフトウェアを使用すると、車両の欠陥をより迅速に特定できます。その結果、自動車メーカーは組立ラインで品質問題を特定・分析し、スマートデバイスの反応をリアルタイムで観察できるようになります。

高速 5G による AI の効率性により、都市の安全性と空間管理の改善に使用されるリアルタイム アプリケーションでの分析が高速化され、2022 年にはスマート輸送業界も大きく変化するでしょう。

次は顧客サポートにおける会話型AIです。これは人工知能や5Gの発達とともに徐々に進化しており、表情や状況認識などを使って人間とのより迅速なコミュニケーションを実現するモデルを構築しています。

AI の進歩は間違いなくあらゆる業界を変革し、5G がその触媒として機能します。

5. 人工知能チップ

汎用ハードウェアは AI タスクをサポートすることはできますが、ディープラーニング技術には十分なパフォーマンスがありません。そのため、AI チップは、AI アプリケーションをより効率的に実行するプロセッサを使用したい企業にとって、高度なソリューションになりつつあります。

AI 専用プロセッサは、特定のシステムを使用して変更され、ディープラーニングなどのタスクのパフォーマンスを最適化し、並列コンピューティング機能を備えています。さらに、専用の AI ハードウェアは従来のチップの 4 ～ 5 倍の帯域幅を割り当てると推定されています。

この機能により、クラウド コンピューティング サービス用の広範なデータ センター ネットワークを運用する企業の機能が大幅に向上します。さらに、企業の内部 AI 運用を強化し、コンピューティング速度を向上させます。

AI プロセッサユニットの導入は既に一部の分野で始まっており、今後も拡大が見込まれます。たとえば、セキュリティ システムには、IP カメラやアクセス制御カメラなど、リアルタイムの顔認識機能を備えた監視ソフトウェアが含まれます。

AI プロセッサは、自然言語処理を活用したチャットボットや顧客サービス用の音声アシスタントでも効果があることが実証されています。

結論

データサイエンス、人工知能、機械学習は、今後も技術の進歩に不可欠な要素であり続けるでしょう。市場ではこのような開発や革新がさらに増え、さまざまな業界で改善の余地が広がるでしょう。

競争の激しい市場で存在感を維持するには、変化するテクノロジーのトレンドを常に把握し、適切な判断を下して収益を増やす必要があります。

原題: 2022 年のデータサイエンス、AI、ML のトップ 5 トレンド、著者: Joydeep Bhattacharya

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