AIの未来はエッジにある

モノのインターネット (IoT) は、絶えず複製されるエンティティのネットワークのようなもので、これまでにない量の複合データを生成します。 2025年までに、世界中の接続デバイスの数は754億4000万に達すると推定されています。

これらの数字を合理化するのは難しいですが、確かなのは、私たちの世界がますますつながり、状況に即し、反応しやすくなっているということです。 これらのデバイスから得られるデータは、新世代のインテリジェント アプリケーションの開発に活用されますが、同時に課題も生じます。つまり、データの管理者にとって価値を生み出すために、このデータをどのように最適に処理すればよいのでしょうか。

ここでエッジ コンピューティングが役立ちます。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 ソース (つまり、データを生成するイベントを生成する資産、プロセス、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。

グラフィックス処理をめぐっては大きな盛り上がりが生まれていますが (NVIDIA の株価は単なる指標に過ぎません)、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最低限必要な状況において、差別化と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。

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とって重要なリアルタイムのデータ処理と低遅延のフィードバックが可能になります。 AIoT (人工知能 IoT) は、エッジ コンピューティング デバイスを活用した機械学習モデルのアプリケーションであり、ほぼリアルタイムで有意義な洞察を生成します。

これらのデバイスは、エネルギーメーター、温度センサー、資産追跡装置などのデータを処理および吸収するセンサーの形で提供されますが、さらに重要なのは、このデータを集合的に使用および処理できるゲートウェイデバイスの形です。

Statista は、世界のエッジ コンピューティング市場は 2025 年までに 2,573 億ドルに達すると予測しており、米国国立科学財団の記事によると、エッジ コンピューティングの平均レイテンシは 10 ミリ秒であるのに対し、クラウド コンピューティングは 100 ミリ秒です。

GlobalData 社は、エッジ コンピューティングは、低レイテンシと過負荷のメインフレーム、クラウド データベース、処理環境を通じてデータ処理コストを最大 70% 削減し、AI にさらなるメリットをもたらすことができると述べています。

データを意思決定に活かす

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識別するために使用されます。 しかし、エッジ コンピューティングにより、データをリアルタイムで計算し、意味のある革新的な結果を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えるようになり、効率と生産性が大幅に向上します。

たとえば、スマート携帯電話基地局では、センサーを使用して、環境や機器の温度から、サイトの電力消費量や容量まで、あらゆるデータを収集します。 このデータを使用することで、高品質で一貫した信号中継という点で、効率を高め、ダウンタイムを防ぎ、生産を最適化することができます。

ただし、データが一元的に送信および処理されると、コストのかかる遅延が発生する可能性があり、ほんの一瞬のサービス提供の不備が顧客満足度や従業員のサービス、運用の可用性に影響を与える可能性があります。

これにより、機械の過熱、制御不能な損傷、または標準以下の納品数量や品質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、工場、医療施設などにも適用できます。

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、このような遅延が排除されます。 これにより意思決定がスピードアップし、パフォーマンスが向上します。 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してサイバー攻撃に対する脆弱性を低減することで、セキュリティの向上にも役立ちます。

AIとエッジの10の重要な要素

エッジで AIoT を実現するには、10 の要素を考慮する必要があります。これは、AIoT の多面的な性質と、さまざまな機能と能力をサポートするために必要なレベルを示しています。

1. 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

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、IoT デバイスによって生成されたデータを管理し、必要に応じてエッジからクラウドまたはハイブリッド アーキテクチャにスムーズに移行するために十分なコンピューティング能力、ストレージ容量、接続性が備わっている必要があります。

2. AIをサポートするエッジデバイス

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人工知能機能が搭載されている必要があります。 これらの AI モデルはデータをリアルタイムで処理できるため、中央サーバーにデータを送信せずにエッジでインテリジェントな意思決定を行うことができます。

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、データの量が大きすぎたりノイズが多すぎたりして、エッジで完全に処理できない場合があります。 関連情報を抽出し、データ転送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と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 アプリケーションでは、リアルタイムの応答を提供するために、低遅延と高帯域幅が必要になることがよくあります。 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 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、サイバー脅威や不正な AI アクセスを防ぐために強力なセキュリティ対策を講じる必要があります。 データのプライバシーも同様に重要であり、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 は分散型インテリジェンスに依存しており、意思決定は集中化されるだけでなく、エッジ デバイスとクラウド プラットフォーム間で共有されます。 変化する状況に連携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重要です。

7. エッジからクラウドまでのコラボレーション

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、グローバルな分析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 パフォーマンスを実現するには、エッジとクラウド間の建設的な相互作用が重要です。

8. エネルギー効率

エッジ デバイスはバッテリー駆動なので、エネルギー効率が重要な考慮事項になります。 アルゴリズムとリソースの使用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. デジタルツインの拡張性と柔軟性

接続されるデバイスの数とデータの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ように拡張可能でなければなりません。 また、変化する要件や技術の進歩に適応できるほど柔軟である必要があり、仮想表現と一致する物理インスタンスを記述する強力なオブジェクト モデルが重要になります。

10. データガバナンスとコンプライアンス

AIoT の実装では、データが倫理的かつ合法的に使用されるように、データ ガバナンス規制と業界標準に準拠する必要があります。

AIoTの未来を受け入れる

人工知能の未来は目前に迫っている。 生成されるデータの量が増え続けるにつれて、エッジ コンピューティングの重要性はさらに高まります。 これにより、リアルタイムで意思決定を行い、さまざまな方法で私たちの生活を向上させ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。