企業が AIoT に細心の注意を払うべきなのはなぜでしょうか?

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過去 100 年間の最大の技術革新を思い起こすと、すぐに何が思い浮かびますか? 電子テレビの発明でしょうか? それとも電子レンジの発明でしょうか? あるいは、コンピューター、インターネット、スマートフォンの台頭でしょうか?

今何を思い浮かべるにせよ、「AIoT」をリストに追加することを検討した方が良いかもしれません。

AIoTとは何ですか?

モノの人工知能 (AIoT) は、私たちがこれまで経験した中で最もエキサイティングな技術開発の 1 つになると期待されています。 AIoT が 2024 年までに 3 兆ドル規模の産業になる可能性があるというのは、まさにその通りです。

AIoT は、人工知能 (AI) とモノのインターネット (IoT) を融合したもので、AI をデータ センターから移動し、私たちの周囲のさまざまなデバイスに直接組み込むことで AI を提供する新しいアプローチを表しています。

AI を提供するこの方法は、スマート ホーム、ヘルスケア、輸送、製造など、ほぼすべての業界にとってゲーム チェンジャーとなります。スマート シティの交通監視やセキュリティから、医療における遠隔患者監視、スマート ホームにおける真にパーソナライズされたシーン エクスペリエンスまで、テクノロジーの可能性はほぼ無限です。最もエキサイティングなのは、私たちの社会における AIoT の最も強力な実装をまだ想像していないかもしれないということです。

AIoT はどのように強力なツールを提供するのでしょうか?

AIoT が非常に有望な理由は、AI がどのように提供されるかにあります。 AIoT は、従来のクラウド コンピューティング構造から根本的に脱却します。家庭内のスマートスピーカーであれ、街中のスマート交通カメラであれ、エンドデバイス自体にインテリジェンスを直接組み込むことで、すべてを変えることができます。

まず、このデバイスはあなたのデータをテクノロジー大手と共有せず、あなたの現在および将来のプライバシーを侵害しません。 2 番目に、デバイスはクラウドとの間でデータを送受信する際に発生する遅延の問題に耐える必要がないため、ほぼ瞬時に決定を下すことができます。 3 つ目は、スマート デバイスがどこにでも存在でき、ネットワーク接続が失われたり変化したりする問題に悩まされないことを意味します。世界がさらにつながり、クラウドに接続するデバイスが増えるにつれて、この問題は今後数年間でさらに悪化するでしょう。

自動運転車を例に挙げてみましょう。自動運転車は周囲の環境に基づいて即座に運転の判断を下すことができなければなりません。従来のクラウドベースの AI モデルは、ネットワーク接続の問題、遅延、帯域幅のため、自動運転車をサポートできません。 AIoT は、さまざまな電子製品におけるこの問題や同様の課題の多くを解決することが期待されています。

質問

AIoT の成功は、それをサポートするテクノロジーの継続的な開発に完全に依存します。それが社会にどのような影響を与えるかを理論化することはできますが、現在のプロセッサには、広く採用されるのを妨げる多くの欠点がまだ残っています。

AIoT は比較的新しいエコシステムであり、それを実行するために必要なコンピューティング能力を、必要とされる小型の低電力デバイスに組み込むのは簡単な作業ではありません。 AI が効果を発揮するには、ほぼすべての「スマート」アプリケーションで動作できるように、長期間にわたって高いパフォーマンスを発揮できる低コストのプロセッサが必要です。しかし、既存のチップはサイズが大きく、高価で、特定の目的のために設計されている傾向があり、大量生産されるデバイスでの使用には適していません。

それにもかかわらず、半導体業界はこれらの問題に対処するために懸命に取り組んでおり、過去 1 年間で、コンピュータ アーキテクチャと半導体プロセス技術の大きな進歩により、市場では初めて、真に柔軟で低コスト、高性能なプロセッサがアプリケーションに導入され始めました。これらのプロセッサのエンジニアリング上の偉業を過小評価すべきではなく、それらは AIoT の将来の基盤を表しています。

企業がAIoTを活用する方法

スマートホーム、ヘルスケア、輸送、製造業向けの電子機器を販売する企業であれば、特にスマートホーム向け電子機器の製造業者であれば、最終的には AI を製品の中核に据える計画を立て始めることができます。パンデミックにより、私たちの家庭での生活の質がより注目されるようになり、その結果、スマートホームは AIoT にとって最大の即時のチャンスとなります。

では、準備するにはどうすればいいでしょうか? すべてはプロセッサから始まります。電子工学のエンジニアなら誰でも、デバイスに AI を組み込むには、全体的なコストを増やすことなくデバイスの処理能力を大幅に向上させる必要があると言うでしょう。これは昔からあるエンジニアリング上の課題ですが、最終的には克服できるものです。最善のアドバイスは、ほぼすべての AI アプリケーションで使用できるほど高性能で低コスト、かつ柔軟性の高い、将来を見据えたチップ テクノロジーを探すことです。

適切なチップを使用することは重要ですが、デバイスの最終的なインテリジェンスがどのようなものであるかを決定することは別の問題です。私たちは皆、歯ブラシのような日用品の「技術化」を目にしてきましたが、それらは結局、実用的というよりは、ギミック的なものになってしまっています。代わりに、インテリジェンスを使用して既存のプロセスを置き換えたり強化したりして、より便利にする方法を検討してください。たとえば、冷蔵庫の製造業者の場合、製品にスマート機能を追加して顧客のソーシャル アカウントに接続してもあまり意味がありません。しかし、冷蔵庫の中身を分析し、残りが少なくなると買い物リストに自動的にアイテムを追加するインテリジェンスを追加すると、実世界で貴重なアプリケーションが生まれます。

十分な数のメーカーがこれら 2 つの課題に対処すれば、AIoT は真の力となるでしょう。時間が経てば分かるでしょうが、おそらく AIoT が「近代史上最大の技術革新」のリストに加わるのは、あなたが思っているよりも早く起こるでしょう。