エッジAI: インテリジェンスをソースに近づける

人工知能の発展により、データをアルゴリズムに渡すのではなく、アルゴリズムがデータを処理するようになり、まったく新しいレベルの洞察が実現します。

人工知能 (AI) は現在あらゆるところに存在し、組織がシステム停止の可能性を予測したり、自動運転車を運転したり、チャットボットや仮想アシスタントに言語機能を提供したりすることを可能にしています。 これらのタイプの AI ユースケースは主に、大規模なトレーニング データセットが保存される集中型のクラウドベースの AI に依存しています。 しかし、AI をソースまたはエッジに近づける傾向が高まっています。 エッジ コンピューティングは、世界中にさまざまなネットワークとデバイスを展開し、データは生成された場所の近くで処理され、人工知能のサポートにより実用的なものになります。

モノのインターネット (IoT) によって蓄積される膨大な量のデータにより、ソース側でこの種のインテリジェンスが強く求められています。 IoT デバイス (センサー、アプライアンス、ウェアラブルなど) は、インターネット経由でデータを収集および交換し、通信ネットワークを提供するために他の IoT デバイスに組み込まれることがよくあります。 たとえば、倉庫の従業員が身に着けている IoT デバイスは、転倒した場合に管理者に通知し、911 に通報することができます。冷蔵庫に IoT デバイスを取り付けると、牛乳が少なくなったときに家の所有者に警告したり、ブレンダーのメンテナンスが必要なときにバイオテクノロジーの科学者に信号を送信したりできます。

これらのシナリオやその他のシナリオでは、エッジ AI は、すべてのデータを活用して実用的な洞察を開発し、是正措置を講じ、安全性を確保する上で重要な役割を果たします。 エッジ AI を使用すると、集中型のクラウド コンピューティング施設やオフサイトのデータ センターではなく、データが実際に収集される場所の近くでコンピューティングを実行できます。 緊急性とタイミングが重要な場合、エッジ AI はクラウドの機能に挑戦します。 たとえば、自動運転車ではデータはリアルタイムで取得されますが、車は時速 65 マイルで走行しています。 データをクラウドに送信し、戻って決定を下す時間はありません。 すぐに決断を下さなければなりません。

エッジの利点は豊富

以下の主な利点のいくつかを検討してください。

リアルタイムの意思決定: エッジ AI は、クラウドベースの処理に伴う遅延なしに、デバイスが重要な意思決定を行うのに役立ちます。 たとえば、自動運転車は変化する道路状況に素早く対応し、乗客の安全を確保することができます。

プライバシーとセキュリティ: エッジ コンピューティングはセキュリティ上の利点も提供します。 ある場所からクラウドに送信されるデータは、場所間でハッキングされる可能性がありますが、データがエッジでローカルに処理される場合、データはネットワーク経由で移動する必要はありません。 これは、ユーザーのプライバシーが重要となるビデオ監視カメラなどのアプリケーションでは特に重要です。

接続性が制限されている: 遠隔地やインターネット接続が不安定な場所でも、エッジ AI は独立して動作し、中断のないサービスを提供できます。 これは農業分野で有益であり、エッジ AI を搭載したドローンは接続性が限られている地域で作物や家畜を監視できます。

コストの削減: エッジ AI により、大規模で高価なクラウド インフラストラクチャの必要性が軽減されます。 企業はデータ転送コストを節約し、データに即座にアクセスできるため、効率が向上します。

スケーラビリティ: エッジ AI は拡張性が高く、中央のクラウド サーバーに過負荷をかけることなく、エッジ コンピューティング ネットワークにデバイスを簡単に追加できます。

信頼性: AI を複数のデバイスまたはノードに分散することで、エッジ AI の回復力が高まります。 1 つのデバイスに障害が発生しても、他のデバイスは独立して動作を継続できるため、システム全体の障害のリスクが軽減されます。

セキュリティ: 前述のウェアラブル IoT デバイスのセキュリティ上の利点に加えて、エッジ AI はアナリストが手動でデータを収集することによる個人の安全上のリスクも回避します。 たとえば、自然災害の影響を受けた建物の構造的健全性を分析するために誰かが派遣されることがあります。 検査プロセスは自動的に完了したため、地球の反対側にある安全なオフィスからリアルタイムでデータを分析することができました。

限界に生きることの課題

AI をエッジに拡張することには多くの利点がありますが、制限がないわけではありません。 課題の 1 つは、コンピューティング リソースが限られていることです。 データセンターと比較すると、エッジデバイスの計算能力は限られています。 これにより、実行する必要がある AI モデルの複雑さに制限が課される可能性があります。

さらに、エッジ デバイスは通常バッテリー駆動であり、AI モデルは通常大量の電力を必要とし、バッテリー寿命を急速に消耗する可能性があります。 しかし、研究者たちはエッジデバイス向けに最適化された軽量の AI モデルとアルゴリズムを開発しています。 これらのモデルは、精度とリソース消費のバランスを保ち、エッジ AI の実現可能性を高めます。

もう 1 つの課題は、エッジ AI によってデータ侵害のリスクが軽減される一方で、ローカル レベルでデータ プライバシーに関する懸念が生じ、侵入的であると見なされる可能性があることです。

課題はあるものの、エッジ AI は大きな成長と革新を遂げる準備ができています。 実際、Future Market Insights (FMI) によると、エッジ AI 市場は 2022 年から 2023 年にかけて年平均成長率 20.8% で拡大すると予想されています。

エッジ AI の台頭は、最新世代のワイヤレス ネットワーク接続である 5G ネットワークの展開によって促進され、エッジ デバイスへのより高速で信頼性の高い接続が実現します。 そのようなユースケースの 1 つは、多くの場合 Wi-Fi に依存する倉庫や産業環境です。現在、サイト全体に分散された多数のデバイスと IoT センサーを接続する専用のローカル 5G ネットワークを構築できるようになりました。

エッジ AI は、データの収集と分析の方法に代わる選択肢を提供します。 レイテンシの短縮、データ プライバシー、コスト効率により、多くの業界で新たなレベルのインテリジェンスが実現します。 データをアルゴリズムに渡すのではなく、アルゴリズムがデータを処理してまったく新しい洞察を獲得します。