クラウド コンピューティングを超えて考える: インテリジェント エッジはコンピューティングと AI の未来です

インテリジェント エッジは、スマート デバイスとモノのインターネットをデータ収集ポイントから、組織に豊富で正確な洞察をリアルタイムで提供できる真のインテリジェンス プラットフォームへと変革します。

クラウドコンピューティングベースの AI システムの平均推論速度は約 1.5 秒です。インテリジェント エッジでは、この速度を 1 ～ 15 ミリ秒に短縮できます。レイテンシが大幅に短縮されると、自動運転車など、将来の多くのテクノロジーアプリケーションが可能になります。

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クラウド コンピューティングの導入は急増しており、デジタル ファーストのビジネス戦略の重要性を理解しているほぼすべての組織がクラウド コンピューティングを導入しています。政府機関や公共部門は、クラウド コンピューティング テクノロジーを活用して業務を行っています。データへの容易なアクセス、強力な分析ツール、ビジネス俊敏性の向上により、組織はこれまで以上にスマートな意思決定を行うことができます。

今後数年間で、エッジ コンピューティングの応用は劇的に増加するでしょう。エッジ コンピューティングと人工知能テクノロジの組み合わせにより、まったく新しい機能が生まれました。これらのテクノロジーの可能性を探る前に、まずそれらを理解することが重要です。

エッジコンピューティングとインテリジェントエッジとは

クラウド コンピューティング アプリケーションでは、さまざまなエンドポイント デバイスからデータが収集され、集中管理されたクラウド コンピューティング サーバーに送信され、そこで保存および分析されます。クラウドベースのツールによって生成された洞察や応答は、エンドポイント デバイスに送信されます。

エッジ コンピューティングは、エンドポイント デバイスにコンピューティング リソースを提供し、データ収集ポイントまたはその近くで受信データを分析できるようにします。

インテリジェント エッジは、エッジ コンピューティング デバイスに人工知能テクノロジーを適用して、ほぼリアルタイムでデータを収集、分析、応答します。インテリジェント エッジ テクノロジーの主な目的は、エンドポイントまたはエンド ユーザーによるインタラクション ポイントで瞬時の意思決定を可能にすることです。

インテリジェントエッジの実際のアプリケーション

IDC の予測によると、2025 年までに世界中の IoT デバイスの数は 557 億に達し、これらのデバイスは 73.1 ZB のデータを生成することになります。消費者も企業も、通信から物理的なセキュリティまであらゆることにスマート デバイスに依存し続けるため、より高速なコンピューティング速度が必要となり、要求するようになります。インテリジェント エッジには、このニーズに対応する独自の機能があります。

インテリジェント エッジが重要な役割を果たすユースケースをいくつか紹介します。

（１）自動運転車

新世代の自動運転車は、環境データ（道路状況、車両の位置、道路標識）やその他のデータをリアルタイムで収集し、それをワイヤレスでクラウド コンピューティング サーバーに送信し、そこから運転指示を受け取ります。ご存知のとおり、クラウド コンピューティングの AI 推論速度の平均は 1.5 秒です。

時速 60 マイルで走行する車両の場合、コマンドに対する応答の 1.5 秒の遅延は 132 フィートの移動に相当します。これは 4G テクノロジーに固有のネットワーク遅延であり、5G テクノロジーはこれらの課題に対処しています。

インテリジェント エッジは、この意思決定プロセスを一瞬のアクションに簡素化し、自律走行車がほぼリアルタイムで意思決定を行えるようにします。

（２）患者のモニタリング

患者は、互いにデータを共有しない無数の医療機器を使用して監視されることがよくあります。一部の病院では、すべてのデータを収集し、サードパーティのクラウド コンピューティング サーバーに保存して分析します。これにより、プライバシーとセキュリティに関する問題が発生します。大量のデータを保存するために消費されるリソースについては言うまでもありません。

インテリジェント エッジは、収集時点 (監視デバイス) で患者データを分析し、スタッフにリアルタイムの洞察とアラートを提供して対応を促します。

（３）スマートホーム

冷蔵庫からプリンター、セキュリティ システムまで、家庭内で使用されるほぼすべてのデバイスがインターネットに接続されています。インテリジェント エッジにより、これらの IoT デバイスはコンピューティング能力を備え、より迅速に情報を人々に提供できるようになります。さらに、収集した機密データはリモート サーバーに保存できないため、プライバシーとセキュリティに関するさまざまな問題が発生します。

Google Home や Amazon Alexa などの音声ベースのアシスタントは、インテリジェントエッジが実際に機能している優れた例です。

（４）予知保全と改善

製造業者は常に、生産に影響を与えることなく潜在的な障害を検出し、修復できることを望んでいました。エッジ コンピューティングは、マシンの状態データをリアルタイムで分析し、潜在的な問題を担当者に警告する一連の監視センサーを使用してこれを実現します。

インテリジェント エッジにより、リアルタイムの運用最適化も実現できます。現在、運用データは一元的に分析され、定期的に生産改善が導入されています。インテリジェント エッジにより、製造業者は非効率性をリアルタイムで特定し、生産ラインを迅速に改善できるようになります。

予測メンテナンス、顔認識、遠隔手術など、低遅延のインテリジェント エッジがゲーム チェンジャーとなり得るアプリケーションは他にも数多くあります。

インテリジェント エッジ エコシステムのコンポーネント

インテリジェント エッジの実際のアプリケーションは多様かつ複雑で、広範囲に及ぶ可能性があります。インテリジェント エッジ エコシステムをサポートするさまざまなコンポーネントの概要を以下に示します。

（１）エッジコンピューティング

エッジ コンピューティングは、コンピューティング リソースを分散し、エンドポイント デバイスに近づけます。エッジ コンピューティングの優れた例としては、P2P コンピューティング、ブロックチェーン、コンテンツ配信ネットワーク、グリッド コンピューティングなどが挙げられます。これらすべての例には共通点が 1 つあります。それは、集中的な調整を必要とせずに、複数の異なるデバイスからのコンピューティング リソースをプールすることです。

エッジ コンピューティングには、エンドポイント セキュリティの強化、低レイテンシ、データ転送帯域幅のコスト削減、ネットワーク停止に対するデバイス機能の回復力などの利点があります。

（２）エッジAI

長年にわたり、データ サイエンティストは人工知能をソフトウェアの課題として捉えてきました。従来、クラウド コンピューティング サーバー上でホストされていたため、物理的なハードウェアは問題になりませんでした。エッジ AI の出現により、人工知能の発展が前面に押し出されました。 AI がエンドポイント デバイス上でホストされるようになると、AI とそのタスクに最適化された専用チップの需要は増加し続けます。

iPhone に使用されている A11 Bionic チップが良い例です。このチップは1秒間に6000億回の演算処理が可能で、iPhone Xシリーズでリアルタイムの顔認識が可能になる。したがって、エッジ AI はソフトウェアだけでなくハードウェアも重要です。

エッジ AI の多くの利点には、リアルタイムのデータ処理、消費者向けデバイスの改善によって実現される極めて高いスケーラビリティ、リアルタイムのフィードバックを実現するシーン分析などがあります。

（３）エッジデバイス

スマート デバイスにより、AI は周囲の世界をより豊かで、より深く、より現実的な方法で「理解」できるようになります。 AI は、構造化されフォーマットされたデータをコンピューターに入力するために人間に頼るのではなく、さまざまなセンサーを使用して周囲の世界を視覚、嗅覚、味覚、触覚、聴覚で認識することができます。

AI 駆動型エッジ デバイスは、加速度計、監視プローブ、湿度センサー、光センサーなどの標準的なセンサーに加えて、遠赤外線カメラ、地中レーダー、その他の高度なセンサーを使用して、これまでにないリアルタイム情報を提供します。

人工知能を搭載したセンサーの配列により、データの収集、分析、さらには操作の自動化が可能になります。

（4）エッジデータ管理

エッジデバイスによって生成されるデータの量は天文学的な量です。たとえば、自動運転車は 1 時間あたり 19 TB のデータを生成しますが、この数字を近い将来に路上を走る自動運転車の台数に掛けると、膨大な量のデータが生成されます。現在のインフラストラクチャでは、エッジデバイスからクラウドプラットフォームへのデータ転送を処理できず、ネットワークインフラストラクチャの転送量を超えてしまいます。

もちろん、エッジデバイスでは大量のエッジデータが分析され、保存されます。現在、分散された場所で処理されるデータはわずか 10% です。ガートナーの調査によれば、この数字は 75% に達するでしょう。エッジ データ管理には、集中型データ管理に比べて 2 つの大きな利点があります。データ管理コストが削減され、リアルタイムのフィードバックと応答が提供されます。

（５）エッジインフラ

エッジ インフラストラクチャは単なるエッジ デバイスではありません。これには、エッジ デバイス、接続性、集中型データ センター (クラウドまたはオンプレミス) という 3 つの主要要素が含まれます。

計算がエッジ デバイス上でのみ行われる場合、それはエッジ コンピューティングではなく、ローカル コンピューティングです。エッジ コンピューティングには、コア (クラウド プラットフォームまたはオンプレミス サーバー) への一貫した低電力接続が含まれます。ほとんどのデータは最後に分析されますが、一部のデータは集中的に処理または保存される場合もあります。通常、これはエッジ デバイスによって収集されたデータのほとんどがエッジ デバイスによって分析され、破棄されることを意味します。ただし、一部の重要なデータは、集中管理された場所に長期間送信され、保存されます。

エッジデバイスとコア施設はもはや技術的な課題ではありません。しかし、一貫した低電力接続を実現することは依然として課題です。現在利用可能なオプションはエッジ インフラストラクチャをサポートしていません。 Bluetooth テクノロジーは低電力オプションですが、一貫性がありません。 Wi-Fi は一貫性を提供しますが、範囲が非常に限られています。 4G LTE は安定性に優れていますが、バッテリー消費量が多く、帯域幅も低くなります。

5G 接続は、これらすべての問題を解決し、インテリジェント エッジに革命をもたらすことが期待されています。

インテリジェントエッジ: 技術革新の原動力

インテリジェント エッジが成熟し、広く利用できるようになるまで、膨大な数のユースケースが待機しています。たとえば、遠隔手術では、外科医がロボットを遠隔操作して患者に手術を施す必要があり、それには触覚フィードバックと、遅延がほぼゼロのリアルタイムのシーン分析が必要です。わずか数ミリ秒の遅延でも悲惨な結果を招く可能性があります。

同様に、スマート交通管理、スマートグリッド管理、AI 駆動型建物検査など、多くのユースケースでは低遅延インフラストラクチャが必要です。インテリジェント エッジは、このニーズを満たすだけでなく、インテリジェント エッジをサポートし、活用するために最適化されたハードウェアおよびソフトウェア開発における新たな革命のきっかけとなるでしょう。