エッジAIはテクノロジー業界に大きな変化をもたらしている

近年、人工知能 (AI) の出現により、私たちの産業や個人の生活は真に革命的な変化を遂げ、これまでにない機会と能力がもたらされました。しかし、過去 10 年間でクラウドベースの処理とクラウド AI が普及する一方で、レイテンシー、帯域幅の制限、セキュリティとプライバシーに関する懸念などの問題も発生しました。ここで、エッジ AI の出現が極めて価値あるものとなり、AI の状況が変わります。

最近の AI の進歩により、エッジ AI は今日のテクノロジー環境に大きな変化をもたらしています。エッジ AI は、データソースの近くで計算を実行することにより、応答性を高め、セキュリティとプライバシーを強化し、スケーラビリティを促進し、分散コンピューティングを可能にし、コスト効率を向上させます。

エッジ AI は AI 導入におけるパラダイムシフトを表し、コンピューティング能力をデータソースに近づけます。これにより、デバイス上でデータ処理が可能になり、リアルタイムでコンテキストに応じた意思決定が可能になります。 Edge AI は、クラウドベースの処理に依存するのではなく、センサー、カメラ、スマートフォン、その他の小型デバイスなどのエッジデバイスを活用して、デバイス自体で AI 計算を実行します。このアプローチには、レイテンシの短縮、帯域幅効率の向上、データプライバシーの強化、接続が制限されているか断続的な状況での信頼性の向上など、さまざまな利点があります。

「5Gが普及したとしても、クラウドへの接続は保証されず、帯域幅もすべてのケースで保証されるわけではありません。AIoTへの移行には、エッジでのインテリジェンスとコンピューティングパワーがますます必要になります。」
- ナンダン・ナヤンパリ、ブレインチップ最高マーケティング責任者

クラウド AI は主にリモートサーバーでデータの処理と分析を実行しますが、エッジ AI はデバイス上で直接 AI 機能を有効にすることに重点を置いています。ここでの主な違いは、処理の場所と処理されるデータの性質です。クラウド AI は、遅延を許容できる処理集約型のアプリケーションに適していますが、エッジ AI は、リアルタイム処理を必要とする時間に敏感なシナリオに優れています。 Edge AI は、AI モデルをエッジデバイスに直接展開することで、クラウド接続への依存を最小限に抑え、ローカライズされた意思決定と対応を可能にします。

エッジは、データセンターから IoT エンドポイントまでの全範囲にわたります。これには、データセンターエッジ、ネットワークエッジ、組み込みエッジ、オンプレミスエッジが含まれ、それぞれに独自のユースケースがあります。計算要件は、データセンターのエッジソリューションから自動車のタイヤなどのデバイスに埋め込まれた小型センサーまで、特定のアプリケーションの範囲を本質的に決定します。振動関連のアプリケーションはスペクトルの一方の端に位置し、多くの場合マイクロコントローラ上に実装されますが、より複雑なビデオ分析タスクはスペクトルのもう一方の端に近く、より強力なマイクロプロセッサ上に実装されることもあります。

「これらのエッジプラットフォームのコンピューティング能力が向上するにつれて、アプリケーションはエッジに移行します。」
- イアン・ブラット、アームフェロー兼シニアテクニカルディレクター

エッジ AI に関しては、主にセンシングシステムに重点が置かれています。これには、カメラベースのシステム、オーディオセンサー、スマートシティの交通監視などのアプリケーションが含まれます。エッジ AI は本質的に、世界で起こっている出来事を継続的に監視し、解釈する広範な認識システムです。統合テクノロジーアプローチでは、収集された情報をクラウドに送信してさらに処理することができます。

エッジ AI は、迅速な意思決定と時間に敏感なデータへの即時応答を必要とするアプリケーションで効果を発揮します。たとえば、自動運転では、エッジ AI により車両が車載センサーのデータを処理し、安全なナビゲーションを確保するために瞬時に判断できるようになります。同様に、ヘルスケアの分野では、エッジ AI によって患者のリアルタイム監視、異常の検出、即時の介入が可能になります。データをローカルで処理および分析する機能により、医療専門家はタイムリーに命を救う介入を提供できるようになります。

エッジ AI のアプリケーション領域は、電力感度、サイズ制限、重量制限、放熱などの特定の要件に基づいて差別化できます。エッジデバイスはスマートフォン、ウェアラブル、またはモノのインターネット (IoT) システムで使用される低電力デバイスであることが多いため、電力感度は重要な考慮事項です。これらのデバイスに展開される AI モデルは、バッテリー寿命を維持し、実行時間を延長するために、効率的な電力消費に合わせて最適化する必要があります。

サイズと重量の制限も、エッジ AI アプリケーション領域を差別化する上で重要な役割を果たします。エッジデバイスは通常、コンパクトで持ち運び可能なため、AI モデルは軽量で省スペースである必要があります。この考慮は、エッジデバイスをドローン、ロボット、ウェアラブルに統合する場合に特に重要であり、デバイスのサイズと重量がパフォーマンスと使いやすさに直接影響します。

しかし、エッジコンピューティングには、これまでは実現できなかった大きな利点があります。たとえば、データを所有することで、クラウドに送信する必要がないため、高いレベルのセキュリティが提供され、増大するサイバーセキュリティのリスクが軽減されます。エッジコンピューティングでは、クラウドとの往復通信が少なくなるため、レイテンシと電力消費も削減されます。これは、低電力で動作する制約のあるデバイスにとって特に重要です。メリットはそれだけではありません。リアルタイムのパフォーマンスと意思決定、プライバシー制御の改善、デバイス学習など、ますます興味深い開発が進み、スマートデバイスは絶え間ない情報の流れに頼ることなく自律的かつ適応的に動作できるようになります。