IIoTとAIは大きな課題に直面している

AI は IIoT から生成される膨大な量のデータを管理できるため、その基盤となるアーキテクチャはセキュリティを強化し、IIoT 設計者の将来の展開に対する可視性を高める必要があります。

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産業用 IoT (IIoT) は急速に成熟していますが、データ フローを管理できる人工知能 (AI) や機械学習 (ML) ツールと密接に関連付けられることがよくあります。これには、接続性、セキュリティ、ストレージ、モデリングの要件など、多くの課題があります。 IIoT デバイスおよびより大規模な展開の設計者は、これらの領域の変更に対する緊急時対応メカニズムを組み込む必要があり、そうしないとリスクにさらされることになります。

IIoT は徐々に成熟しつつありますが、市場全体では克服すべき課題がまだ多く残っています。これらの課題の一部は、接続規格やバッテリー技術など、IoT デバイスの動作に対する技術的な障壁ですが、全体像はそれよりもさらに広範囲にわたります。 IIoT の世界では、IoT ハードウェアがあらゆる環境で確実かつ効率的に動作することが求められるだけでなく、サポートするネットワークとサービスも必要です。その結果、IIoT の導入は、独立した技術のアップグレードや生産性向上の推進力としてではなく、特に人工知能が進化し続ける中で、幅広い変数に敏感な、高度に相互接続されたエコシステムとして捉えられるようになります。

現実世界のAI

AI は概念的には長い間存在してきましたが、その原理を現実世界に導入することは複雑な作業であることが判明しています。しかし、多くの潜在的な IIoT アプリケーションにとって、これは不可欠です。小さなセンサーのネットワークからの複数のデータ ストリームを監視し、異常を検出し、予防保守や効率向上のためにフラグを立てることができるパターンを見つけることは、IIoT の重要なコンポーネントです。それがなければ、生成されるデータの多くは単なるノイズになってしまいます。

たとえば、完全自律型の AI 自動車は、8 時間の運転ごとに約 40 TB のデータを生成しますが、これは手動による分析が不可能なほど膨大なデータ量です。これは、IIoT および AI 設計者にとって、モデリングおよびトレーニング データセットが非常に正確であり、展開前に現場でテスト済みであることを保証するための課題となります。

ネットワークに関する考慮事項

IIoT によって生成され、AI による分析を必要とする膨大な量のデータを送受信することは、それ自体が大きな課題であり、ネットワークに負担をかける前にデバイス上で可能な限り多くのデータを処理するための「エッジ AI」の開発につながっています。このネットワークには、Wi-Fi から 4G、ファイバーから新しいスペクトル、LoRa ネットワーク、NB-IoT ネットワークまで、目もくらむほど多様な既存の可能性が網羅されており、すべて 5G と並行して動作するように設計されています。これらのネットワークで避けられない停止や遅延を管理することは、継続的な課題となることは間違いありませんが、メッシュ スタイルのネットワーク アーキテクチャによって克服できる可能性があります。ただし、特に単一障害点を常に回避できるとは限らない IIoT シナリオでは、これらでも失敗する可能性があります。

データの課題

自動運転AIカーはさらに高度なレベルにあります。他の車両、危険物、人を検知するためのさまざまなセンサーを多数搭載し、突然の障害物などの刺激に即座に対応する必要があるだけでなく、自律性と移動性も備えています。ただし、これらの要件の組み合わせは、ほとんどの IIoT シナリオにも関連します。たとえば、工場の機械の振動を検出するために使用される音響センサーは、高価な機械に損傷を与える可能性のある突然のピッチの変化に非常に迅速に対応できる必要があります。ほとんどの IIoT シナリオには、誤検知を除外するための複数のセンサー タイプが含まれ、より高度なアプリケーションでは、一定レベルの冗長性も必要になります。

データセキュリティ

おそらく最大の課題は、ネットワーク セキュリティを維持し、運用データ、個人データ、監査データが侵害されないようにすることです。ほとんどの IIoT シナリオでは個人データや顧客データは問題にならないかもしれませんが、商業目的の攻撃によって運用データや監査データが取得または侵害される可能性は高くなります。

デバイスの所有者や企業の IT チームなら誰でも、最新の脆弱性に対してデバイスにパッチを適用し続けるのが絶え間ない戦いであることを知っていますが、IIoT デバイスの管理は簡単ではありません。 主にデータ送信用に設計されたネットワークの場合、ダウンストリーム帯域幅が低いことが課題となる可能性があり、ローカル ストレージの制限と電力制約により、定期的な更新が問題になったり、不可能になったりする可能性があります。 さらに、アドホック更新を可能にするためにブートローダーをロック解除したままにしておくと、攻撃者がルートキットなどを導入した場合、長期的にネットワーク上で強力な足場を築くことができるため、問題が発生する可能性があります。

HRoT – TPM、FPGA?

幸いなことに、IIoT セキュリティの問題は、IIoT ネットワークのデータ セキュリティの問題に対処することを目的とした、Industrial Internet Consortium によるデータ保護のベスト プラクティスに関するホワイト ペーパーの最近の公開によって、広く注目を集めています。基本的な推奨事項は、IIoT の展開では、デバイスのブートローダを認証できるだけでなく、その時点からデバイスの OS、アプリケーション、そしてネットワークを介して信頼チェーンを確立し、ブートローダや OS の操作を防止できるハードウェアベースのセキュリティ (いわゆるハードウェアベースの信頼のルート、または HRoT) に依存する必要があるということです。残念ながら、ここでの標準とアプローチはさまざまであり、暗号化要件を満たすために TPM チップを組み込むメーカーもあれば、同様の効果を実現するために FPGA ベースのチップを使用するメーカーもあります。

今後の道

一見すると、IIoT と AI は大きな課題に直面していますが、早期導入者の懸命な努力、成熟したテクノロジー スタック、シンプルなイノベーションによって、最も大きな問題の多くは解決されており、その他の問題は合意を待っている状態です。 AI は膨大な量のデータを管理および解釈する機会を提供しますが、セキュリティと可視性、そして将来を見据えた展開を可能な限り実現するためには、基盤となるアーキテクチャを強化する必要があります。 これは、IIoT 設計者にとって重要な焦点領域になります。