AIとインフラストラクチャのゲームチェンジャーが市場で成熟しつつあります。

機械学習が「人間レベル」の能力に到達するには、多くのトレーニング反復とラベル付きデータが必要です。これには、GPU やストレージなどの大量のリソースが必要ですが、これらは各クラウド プロバイダーからボタンをクリックするだけで利用できます。その結果、機械学習は主にクラウド上で成長してきましたが、だからといってそこに留まる必要があるわけではありません。現在、tinyML と呼ばれる機械学習の新しい分野により、小型のバッテリー駆動のモノのインターネット (IoT) デバイス上で機械学習モデルを実行できるようになりました。

モノのインターネット

モノのインターネットは、デジタル化と自動化のためのセンサー、ソフトウェア、その他のテクノロジーが組み込まれた物理的なオブジェクト (モノ) のネットワークです。これらのデバイスは、一般的な家庭用品から複雑な産業機器まで多岐にわたります。すべての IoT デバイスに共通する特徴は、何らかの機能を実行するために、プラットフォームに接続し、場合によっては互いに接続することです。屋外の IoT デバイスは通常、セルラー ネットワーク経由で接続されますが、屋内や人口密度の高い都市部では、WiFi、LPWAN、または Bluetooth を使用できます。この巨大な市場には 70 億を超えるデバイスがあり、成長を続けています。業界の専門家の中には、2025年までにこの数は220億に増加すると予測する人もいます。間違いなくゴールドラッシュがあった。

IoTデバイス向け機械学習

大多数の IoT デバイスの計算能力は、クラウド コンピューティングほど優れていません。しかし、機械学習 (ML) における最近の進歩により、最小の IoT デバイスでも特定の ML タスクを実行できるようになりました。この新しい機械学習の分野は tinyML と呼ばれています。小型 IoT デバイス上の ML のこの組み合わせは、クラウドから「エッジ デバイス」にインテリジェンスを移行するというより大きなコンセプトの一部です。これは「エッジ AI」と呼ばれることもあります。

IoT デバイスにおける tinyML の画期的なアプリケーションには、次のようなものがあります。

• AlexaやSiriのような音声コマンド
• 物体と顔を認識するスマートカメラ
• リアルタイムの健康と活動のモニタリング
• スマートシティパーキング、自動請求

スマートシティアプリケーション

スマートシティパーキングを例に挙げてみましょう。駐車を最適化する方法の 1 つは、街角のあらゆる場所にカメラ (監視カメラに似たもの) を設置し、誰がいつどこに駐車したかを監視することです。これにより、自治体は駐車スペースの課金プロセスを自動的に開始し、空きスペースの場所を人々に知らせることができます。従来、処理のためにライブ ビデオをクラウドに送信する必要がありました。これにより、大きなプライバシーの問題が生じます。自治体は、請求プロセスを開始するために、車のナンバープレートの番号を知るだけでよいのです。しかし、ライブビデオには、誰が誰と一緒に車に乗っているかなど、多くの情報が含まれており、大きなプライバシーの問題が生じます。ここで tinyML が役立ちます。tinyML を使用すると、クラウドに送信せずに、リソースが制限されたフィールド デバイスでビデオをリアルタイムで処理できます。この場合、クラウドに送信されるのはナンバープレートの番号のみであり、プライバシーの問題は発生しません。そして、オリジナルのビデオはカメラから外に出ることはありません。

AIの進化による環境への影響

IoT と tinyML の組み合わせは、組織が環境、社会、ガバナンス (ESG) 目標を達成する上で中心的な役割も果たします。環境モニタリング プロジェクトでは、IoT テクノロジーを使用して、空気の質、水質、騒音レベルなどの現場データを収集します。従来、異常なイベントを検出するためにデータをスキャンするには、データをクラウドに転送し、異常検出アルゴリズムを適用する必要がありました。 tinyML を使用すると、これらのバッテリー駆動の IoT デバイスは現場で異常検出やその他の機械学習タスクを実行できます。これにより、分析のためにクラウドにデータを送信する際の遅延がなくなり、デバイスのバッテリー寿命が延長されます。

要約する

これまでは、これらの小さなデバイスに機械学習を適用することはほぼ不可能だったため、クラウド内でのみ実行する必要がありました。 tinyML テクノロジーが成熟するにつれて、数十億の小型 IoT デバイスが機械学習を活用できるようになります。 IoT と機械学習の融合により、さまざまな業界で多くの新しいアプリケーションへの扉が開かれます。これにより、IoT テクノロジの採用が増加し、都市や、重要なインフラ、環境監視、輸送などの他の従来の産業のデジタル化が促進されます。 （翻訳者：iothome）