エッジAIとは何ですか?

エッジ AI は、今日のデジタル変革の時代に台頭している 2 つのテクノロジー、エッジコンピューティングと人工知能 (AI) を組み合わせたものです。この一環として、AI アプリケーションはデバイス上に直接、またはデバイスに近いサーバー上に展開されます。そのため、これはエッジ AI と呼ばれます。

AI コンピューティングは、データセンターやクラウドコンピューティングサーバーではなく、データが実際に存在する場所に近いネットワークエッジで実行されます。インターネットが世界の最も遠い隅々まで到達できる場合、ネットワークのエッジを任意の場所に制限することはできません。したがって、場所は工場や小売店であっても構いません。私たちは、スマートフォン、自律型マシン、さらには信号機などのデバイスに完全に囲まれています。

エッジAIの重要性

人工知能分野における画期的な進歩、IoT デバイスの人気の高まり、エッジコンピューティングの強力な機能が相まって、エッジ AI の真の可能性が解き放たれました。これにより、高速道路での自動運転車、スマート農業、さらにはリアルタイムで正確な診断の実現など、これまで想像もできなかった新たな機会への扉が自動的に開かれます。

今日の企業は、デバイスを顧客に近づけ、顧客のニーズを満たす必要性を理解しています。これが、エッジ AI 市場が近い将来に高い成長を遂げる主な理由です。現在、世界中の組織のほとんどの職務ではエッジ AI を活用する能力を備えています。実際、エッジ AI アプリケーションは、家庭、職場、交通など、私たちの日常生活を向上させる準備がすでに整っています。

データは、今日の時代においてビジネスを運営し続けるための原動力です。さまざまな技術アプリケーションによって、毎日約 2.5 京バイトのデータが生成されます。したがって、最も重要な質問は、「データはどこでどのように処理されるべきか」ということです。ここでクラウド AI とエッジ AI が登場します。 AI と機械学習 (ML) を使用すると、データ処理用の両方のアーキテクチャを展開するのに役立ちます。クラウド AI とエッジ AI の違いは次のとおりです。

レイテンシ:ネットワークの応答性、つまりリクエストと応答の間の時間差を測定します。クラウド AI は、リアルタイムの応答を必要とする自動運転車などのアプリケーションには十分な効率性がありません。

接続性:エッジ AI によって提供される安全性が重要なアプリケーションには、継続的な接続性とリアルタイム処理が不可欠です。自動運転車やスマートホームでは、わずかな遅延でも予期しない結果につながる可能性があるため、24時間365日の接続が必要です。

処理能力:クラウドの処理能力はエッジデバイスの処理能力を上回ります。エッジデバイスの交換やアップグレードも困難です。

セキュリティ:エッジ AI デバイスは、データをオンサイトで保存することで、プライバシーとセキュリティを強化します。クラウド AI とは異なり、エッジ AI では情報がローカルで利用できるため、ソースとシンクの間を行き来する必要がありません。したがって、エッジ AI は認証デバイスのニーズに適しています。

エネルギー利用:エッジデバイスはより多くのエネルギーを必要とします。ただし、クラウドの場合、エネルギー消費の制約はごくわずかであるか、まったく存在しません。

エッジ AI とクラウド AI には違いがありますが、両方のテクノロジーは互いに補完し合い、互いの進路に障害となることはありません。

エッジ AI テクノロジーはどのように機能しますか?

エッジ AI では、保存されたデータの一部がメインデータセンターから取り出され、データソースの近くに移動されます。ここでは、機械学習 (ML) アルゴリズムを使用して、スマートシティ、ワークショップ、小売店などのデータ生成エリア内のデータを処理および分析します。プロセスの完了にはインターネット接続は必須ではなく、数ミリ秒以内にリアルタイムの決定が下されます。

エッジで発生するプロセスの出力 (リアルタイムの予測、予報、ビジネスインサイトなど) は、メインデータセンターに送信されます。このようにして、エッジ AI は、コンピューター、エッジサーバー、IoT デバイスなど、ユーザータッチポイントに最も近いデータを取得します。たとえば、ユーザーが Alexa や Google と通信すると、音声録音がエッジネットワークに送信され、さらに人工知能を通じてテキストに変換され、それに応じて応答が処理されます。

エッジAIのメリットとデメリット

他のテクノロジーと同様に、エッジ AI にも長所と短所があり、すべてのユーザーは選択する前に長所と短所を比較検討する必要があります。両者を分けて理解しましょう:

アドバンテージ

応答性の向上:データが収集、処理され、デバイスに送り返されるのを待つ代わりに、エッジ AI によるローカルデータ処理により、より迅速でアクション指向の意思決定が可能になります。

帯域幅の削減:エッジ AI はデータをローカルで処理し、インターネット経由で送信されるデータの量を削減します。これにより、インターネット帯域幅の節約にも役立ちます。

プライバシー強化:エッジ AI により、データが漏洩しないことが保証されます。これにより、データ所有者は自分のデータが共有される相手をより適切に制御できるようになります。ネットワークのエッジでデータを処理および保存することで、不要なデータ、無関係なデータ、冗長なデータをフィルタリングできます。したがって、重要なデータのみがクラウドに送信されます。

欠点

コストとストレージ:ストレージ容量が増加すると、ローカルコストが増加します。さらに、エッジデバイスを管理するために従来の IT インフラストラクチャもアップグレードまたは交換される必要があり、これにもコストがかかります。

データ損失:エッジ AI システムは、データ損失を避けるために実装中に慎重に計画する必要があります。ほとんどのエッジデバイスは無関係なデータを破棄します。ただし、関連データを誤って破棄すると、不必要な損失や一貫性のない分析につながります。

エッジ AI: なぜ今なのか?

現在、ビジネス価値はエッジで生み出されています。エッジ AI だけが、生データをコスト効率の高い方法で実用的な洞察に変換できます。 2025 年までに、企業が所有するデータの 75% がデータセンターやクラウドの外部で作成および処理されると予測されています。さらに、2023 年までに AI タスクの 43% がエッジデバイスで実行されるようになります。

インテリジェンスとマシンの関係が深まることで、要求の厳しい AIoT システムの効率が向上します。これにより、失敗の可能性が減り、コストと遅延が増加します。より大きなパワーと容量、広範囲のネットワークへのより高速なアクセス、そしてよりスマートなマシンの出現により、将来の生活を変える AI の機会への扉が開かれています。

エッジAIのユースケース

現代の最も強力な技術力の一つである人工知能は、世界最大の産業に革命を起こすでしょう。輸送、医療、製造、金融など、エッジ AI はあらゆるものを推進しています。

スマート予測:エネルギー分野では、エッジ AI は、気象パターン、履歴データ、その他の詳細を組み込んだ複雑なシミュレーションの開発に役立ち、エネルギーの生成、分配、管理を容易にします。

予測メンテナンス:エッジ AI は異常を迅速に検出し、機械が故障する時期を予測します。また、機器にセンサーを設置することで、管理者に事前に通知することができます。問題が早期に解決されるため、ダウンタイムのコストを削減できます。

AI 医療機器: AI 医療機器は、体温検査、遠隔監視、病気予測、在庫管理などの精密医療業務の効率を向上させます。

仮想アシスタント:小売業者は音声注文を導入することで顧客のデジタル体験を向上させることを目指しています。音声注文により、スマートモバイルデバイスを使用して、製品の検索、関連情報の問い合わせ、オンラインでの注文が簡単になります。

エッジテクノロジーの未来

エッジテクノロジーは既に存在しており、プロセッサがより強力になり、ストレージがより安価になり、ネットワークアクセスが改善されるにつれて、将来的には業界全体で多くのダイナミックな機会が生まれることが期待されます。エッジ AI は、衛星メッシュネットワークや 5G などの高度なネットワークの恩恵を受けるでしょう。さらに、IoT デバイスの使用の増加と機械学習インフラストラクチャの利用可能性により、企業は AI を活用できるようになります。また、リアルタイムの洞察へのアクセス、コストの削減、プライバシーの強化など、その他の利点も提供します。私たちの生活のあらゆる側面がエッジ AI の影響を受けないということはまずないでしょう。それは気候を改善し、私たちの健康を増進し、ロードレイジを減らすなど、さまざまな力を持っています。

エッジ AI の将来には暗い側面もあります。エッジソリューションには複数のベンダーが必要になるため、複雑さが増します。新しいスマートデバイス、ネットワーク接続、さらにはサーバーもハッカーの攻撃に対して脆弱です。さらに、エッジテクノロジーは、ハードウェアの量が増えるとエネルギー消費量が増加し、熱や電子廃棄物も増えるため、持続可能性の問題が生じやすくなります。

よくある質問

エッジ AI の利点は何ですか?

エッジ AI は、IoT やセンサーが存在するデバイスにコンピューティング能力を近づけるのに役立ちます。これにより、ディープラーニング (DL) および機械学習 (ML) アルゴリズムを実行する AI アプリケーションが容易になります。

エッジコンピューティングは人工知能と同じですか?

エッジコンピューティングと人工知能はどちらも、最近流行語となっている未来のテクノロジーです。ただし、エッジコンピューティングは AI がパフォーマンスを発揮し、コストを削減するのに役立つ要素であり、同様に AI はエッジコンピューティングの重要なユースケースであるため、これらを一緒に考える方が適切です。