エッジ人工知能とは？エッジ人工知能の実装方法

エッジ AI はエッジ人工知能の略称です。IoT システムの次の開発フロンティアです。では、エッジ人工知能とは何でしょうか? エッジ人工知能をどのように実装するのでしょうか? 編集者と一緒にこの記事を読んでみましょう!

エッジAIとは

簡単に言えば、エッジ AI とは、エッジ デバイス上で直接実行される機械学習アルゴリズムの形で人工知能を使用することを指します。機械学習は近年驚異的な進歩を遂げた幅広い分野です。これは、コンピューターがデータから学習することで特定のタスクのパフォーマンスを自律的に向上させ、場合によっては人間の能力を超えることができるという原理に基づいています。

現在、機械学習は、以下を含む多くの高度なタスクを実行できます。

● コンピュータービジョン：画像分類、オブジェクト検出、セマンティックセグメンテーション。

● 音声認識、自然言語処理、チャットボット、翻訳。

● 天気と株式市場の予測および推奨システム。

● 異常検知と予知保全。

では、機械学習が長い間存在してきたのに、エッジ AI が突然特別なものになったのはなぜでしょうか? これをわかりやすく説明するために、まずエッジ AI のエッジが具体的に何を意味するのかを見てみましょう。

エッジコンピューティングとクラウドコンピューティング

本質的に、エッジ コンピューティングとクラウド コンピューティングは、データの処理、アルゴリズムの実行など、同じことを行うように設計されています。ただし、エッジ コンピューティングとクラウド コンピューティングの根本的な違いは、コンピューティングが実際に実行される場所にあります。

エッジ コンピューティングでは、情報処理はオンサイトおよびアクティブに展開されている、またはエッジにある分散 IoT デバイス上で行われます。エッジ デバイスの例としては、スマートフォンやさまざまなマイクロコントローラーなどがあります。ただし、クラウド コンピューティングでは、同じ情報処理がデータ センターなどの集中化された場所で行われます。

従来、クラウド コンピューティングは IoT 分野を支配してきました。当然ながら、より優れた計算能力を持つデータ センターによって駆動されるため、エッジの IoT デバイスはローカル データを簡単に送信でき、低消費電力と手頃な価格という主要な特性を維持できます。クラウド コンピューティングは依然としてモノのインターネットにとって非常に重要かつ強力なツールですが、エッジ コンピューティングは最近、2 つの重要な理由から注目を集めています。

● エッジデバイス上のハードウェアは、コスト競争力を維持しながらさらに強力になります。

● ソフトウェアはエッジデバイス向けに最適化されるようになっています。

この傾向は大きく進歩しており、高いコンピューティング要件のために長い間クラウド コンピューティング専用とされてきたエッジ コンピューティング デバイスで機械学習を実行できるようになりました。こうしてエッジ AI が誕生しました。

エッジAI: クラウドをエッジに導入してモノのインターネットを進化させる

エッジ AI により、IoT デバイスはさらにスマートになります。機械学習を通じて、最先端のデバイスは意思決定、予測の実行、複雑なデータの処理、ソリューションの管理を行うことができるようになりました。

たとえば、エッジ IoT デバイスは動作状態を処理し、機械が故障する可能性があるかどうかを予測できるため、企業は予測メンテナンスを実行し、完全な故障が発生した場合でも大きな損失とコストを回避できます。

一方、エッジ AI を搭載したセキュリティ カメラは、ビデオを撮影するだけでなく、人間を認識したり、歩行者の数をカウントしたりできるようになります。あるいは、顔認識によって、誰がいつ特定のエリアを通過したかを正確に特定することも可能になるかもしれません。

機械学習が進歩するにつれて、多くの刺激的な可能性がエッジデバイスにも広がるでしょう。しかし、このパラダイムシフトの鍵は明らかであり、クラウド コンピューティング機能がこれまで以上に軽視されているのには理由があります。

エッジAIのメリット

1. レイテンシを減らす

エッジで情報を処理する最も直接的な利点は、データをクラウドとの間で転送する必要がなくなることです。したがって、データ処理の遅延を大幅に削減できます。

前述の予防保守の例では、エッジ AI 対応デバイスは、損傷した機械のシャットダウンなど、即座に対応できるようになります。クラウド コンピューティングを使用して機械学習アルゴリズムを実行すると、データがクラウドとの間で転送される間に少なくとも 1 秒が失われます。これは重要ではないように思えるかもしれませんが、重要な機器の操作に関しては、達成可能なあらゆる安全マージンを追求する価値があります。

2. 帯域幅要件とコストを削減

エッジ IoT デバイス間で転送されるデータが少なくなると、ネットワーク帯域幅の要件が減り、コストも削減されます。

画像分類タスクを例に挙げてみましょう。クラウド コンピューティングに依存しているため、画像全体をオンライン処理に送信する必要があります。しかし、代わりにエッジコンピューティングを使用すると、そのデータを送信する必要はありません。代わりに、処理された結果を単純に送信することができます。処理された結果は、通常、元の画像よりも数桁小さくなります。この影響をネットワーク内の IoT デバイスの数で乗算すると、数千以上になる可能性があります。

3. データセキュリティの向上

外部へのデータ転送を減らすことは、オープンな接続が減り、サイバー攻撃の機会が減ることも意味します。これにより、エッジ デバイスは安全に動作し、傍受やデータ漏洩の可能性を回避できます。さらに、データが集中型クラウドに保存されなくなるため、単一の侵害による影響は大幅に軽減されます。

4. 信頼性の向上

エッジ AI とエッジ コンピューティングの分散型の性質により、運用上のリスクもネットワーク全体に分散されます。基本的に、集中型クラウド コンピューターまたはクラスターに障害が発生した場合でも、コンピューティング プロセスがクラウドから独立しているため、個々のエッジ デバイスは機能を維持できます。これは、ヘルスケアなどの重要な IoT アプリケーションにとって特に重要です。

エッジAIが重要な理由

エッジ AI の実際的なメリットは明らかですが、その本質的な影響はわかりにくいかもしれません。

エッジAIが私たちの暮らしを変える

エッジ AI は、AI を日常生活に真に統合する最初の波を表しています。 AI と機械学習の研究は数十年前から行われていますが、消費者向け製品への実用的な応用が見られるようになったのはつい最近のことです。たとえば、自動運転車はエッジ AI の進歩の産物です。エッジ AI は、私たちが環境とやりとりする方法をさまざまな方法でゆっくりと、しかし確実に変えつつあります。

エッジAIでAIが手頃になる

人工知能の利用と開発は、もはや研究機関や大企業に限定されたものではありません。エッジ AI は比較的手頃な価格のエッジ デバイスで実行できるように設計されているため、AI の仕組みを誰でも簡単に理解し、独自に使用する AI を開発できます。

さらに重要なのは、エッジ AI により、世界中の教育者が AI と機械学習を教室での学習に具体的な形で取り入れることができるようになることです。たとえば、エッジデバイスを使用した実践的な経験を学生に提供します。

エッジAIは私たちの思考方法に挑戦する

人工知能と機械学習の可能性は人間の創造性と想像力によってのみ制限されると言われていますが、機械学習がさらに進歩するにつれて、かつては人間だけが行っていた多くのタスクが自動化され、生産性と目的という私たちの本来の概念が深刻な挑戦を受けることになります。

将来何が起こるかはわかりませんが、エッジ AI がもたらすものについては概ね楽観的です。エッジ AI によって、より創造的で充実した仕事を見つけるきっかけが生まれると信じているからです。たとえば、AI が組み込まれたエッジ デバイスは、作業環境におけるヘルメットの着用順守など、PPE をリアルタイムで監視し、PPE の行動に違反する人員に安全性とメンテナンスの信号を送信できます。コンピューター ビジョンと機械学習を組み合わせることで、PPE コンプライアンス監視プロセスを自動化できます。

もう 1 つの例は、都市部の交通の妨げとなるボトルネックや渋滞ポイントを緩和できる AI 統合カメラです。交通渋滞は主に、移動中の車両2台間の距離、信号、道路標識、交差点の歩行者などの特定の要因が無視されることによって発生します。インテリジェント交通システムは、車両分類、交通違反検出、交通流分析、駐車場検出、ナンバープレート認識、歩行者検出、交通標識検出、衝突回避、道路状況監視、車内運転者注意検出など、コンピュータービジョンの主な応用分野です。

この記事を通じて、エッジ人工知能とは何か、そしてそれがモノのインターネット、さらには人類の将来にとって何を意味するのかを皆さんが理解できたと思います。上記が少しでもお役に立てれば幸いです。