今日では、エッジに接続されるデバイスがますます増えています。さらに良いことに、人工知能と機械学習のおかげで、さらに強力になりました。よりスマートで近距離にあるデバイスの急増により、モノのインターネット (IoT) におけるデバイスの機能が変化しつつあります。 その結果、将来のスマートホームに革命をもたらし、消費者に大きな利益をもたらすことになるでしょう。 Amazon Alexa よりもさらに進化した次世代のデータ処理デバイスは、より自律的な判断を下し、テクノロジーとのやりとりを変革できるようになります。 さらに、この傾向は減速する兆候を見せていません。デバイスがスマートになるほど、運ぶデータ量が増え、エッジ処理のプライバシーと速度が重要になります。より強力なエッジベースのデバイスとよりスマートなホームにつながるこの好循環について、もう少し詳しく見てみましょう。 クラウドからエッジへの移行エッジでデータをホストして処理することは、コンピューティングにおける論理的な次のステップです。過去数十年にわたり、テクノロジーは、集中型メインフレームにデータを保存するようになり、その後、パーソナル コンピューティング、そしてクラウド コンピューティングへと進化しました。エッジでは、データ センターを使用して情報をホストおよび処理する代わりに、コンピューティングとデータ ストレージをデータ ソースに近づけることで、大量のデータをリモートの場所に送信する必要性が軽減されます。これにより、速度、可用性、プライバシー、データ セキュリティの面で数え切れないほどの利点がもたらされます。 同時に、よりスマートなデバイスがクラウドからエッジへのデータの移行を促進しています。デバイスには AI に最適化されたチップセットが搭載されていることが多いことを考慮すると。これらのチップはより小型で、より経済的で、よりエネルギー効率に優れています。したがって、デバイスは外部ではなく内部でより多くのプロセスを処理できるようになります。さらに、予測を行い、複雑なデータを処理し、ソリューションを管理する能力も備えており、これらすべてがより高いレベルの自律性につながります。 よりスマートなデバイス、よりスマートな家現代の家庭では強力なデバイスが増えており、エッジ コンピューティングは実現可能になるだけでなく、実用的になります。企業がレンタルするクラウド ストレージに個人データを保管するのではなく、自宅に保管してみてはいかがでしょうか。ユーザーにとってのメリットは明らかです。 まず、帯域幅です。エッジ テクノロジーは、長距離通信による遅延のある遠隔地のクラウドではなく、ローカルでデータを分析するため、デバイスがユーザーのニーズにリアルタイムで応答できるようになる可能性があります。たとえば、将来のスマートホームでは、接続されたセキュリティカメラにより、はるかに低いコストで超高解像度のビデオをストリーミングできるようになります。さらに、AI 対応カメラは群衆を認識し、通過する車の数を数えることができ、Google Home や Amazon Alexa などのスマートスピーカーはより複雑なタスクや計算を実行できるため、さらに便利になります。 2番目は遅延です。一部のアプリケーションではほぼ瞬時の応答時間が必要ですが、クラウド コンピューティングではそれが必ずしも実現できるとは限りません。データをそれほど遠くまで移動する必要がないため、エッジでのレイテンシは本質的に低くなります。その結果、スマートホームデバイスはより高速になり、ユーザーのコマンドに即座に応答し、リアルタイムの情報を提供するようになりました。こうした応答時間の短縮により、緊急サービスに連絡したり警報を鳴らしたりするスマートホーム デバイスの人命が救われる可能性があります。また、瞬時に顔認識機能を備えたドアロックや、調理温度を自動的に変更するスマート電磁調理器など、より便利な機能も提供できます。 3番目は安全性です。エッジ コンピューティングの高速化と低レイテンシ化により、ダウンタイムと中断が減り、転送中にデータが破損する可能性が減ります。さらに、エッジコンピューティング通信を容易にするプラットフォームも成熟しつつあります。 IoT デバイス間の P2P (ピアツーピア) 接続を例に挙げてみましょう。エンド ユーザーとサーバー間のこの通信では、サードパーティのサーバーをバイパスして、メッセージの直接的で安全な中継を保証します。これにより、遅延が解消されるだけでなく、通常はクラウドによって処理される別の要素が削除され、ユーザーの制御下に戻ります。これは、過去にセキュリティ記録が悪かった接続デバイスにとって特に重要です。 よりスマートな未来を切り開く実際、エッジ AI は、将来のテクノロジーを家庭に真に統合する最初の波を表しています。 AI や機械学習などの要素は何十年も前から存在していますが、消費者向け製品における実用的な応用が見られるようになったのは最近のことです。たとえば、自動運転車はエッジ AI の進歩の産物です。これはよりスマートな未来の始まりです。 パンデミックは、コネクテッドデバイスへのこの傾向を加速させるだけです。来年までにスマートホームの数は3億5000万を超えると予想されています。現在、デバイスが増え、消費者の期待も高まっているため、これらのアプリケーションがどの程度進歩するかはまだわかりません。ユーザーのバイタルサインを分析して予防策を指示するフィットネスバンドから、火災の際に緊急サービスへの自動通報をトリガーするホームアラームシステムまで、エッジ AI は家庭内の IoT を永久に変えようとしています。 |
>>: 液体ロボットはマーケティングの策略か、それとも自動化の未来か?
ディープラーニングは2006年に登場して以来、近年急速に発展し、学術研究と企業アプリケーションの両方...
日本の科学者たちは、驚くほどの正確さで脳内を覗き込むことができる不気味な機械を開発した。この AI ...
[[385257]]ビッグデータダイジェスト制作出典: iflscience編集:赤道のパンダボデ...
量子コンピューティングは、常に次の産業革命の原動力と考えられてきました。さまざまな国やテクノロジー企...
[[408381]]ロボット犬とボーイズバンドが一緒に「ダンス」すると、どんな火花が散るのでしょうか...
[51CTO.com クイック翻訳] 人工知能は決して新しいものではありませんが、科学の分野では古く...
Theano、TensorFlow、Torch、MXNetから最近人気のPyTorchなど、ディープ...
「データ カタログ」という概念は、実は新しいものではありません。メインフレームの時代から、企業はデー...
[[273076]]ファーウェイは8月8日、世界産業展望GIV@2025を発表し、次のように予測した...
テクノロジーの世界を永遠に変えたかもしれない GenAI チャットボットである OpenAI の C...
10月10日のニュース、過去1年間、生成AIの流行は多くの企業に莫大な利益をもたらしました。最大の受...
この記事はAI新メディアQuantum Bit(公開アカウントID:QbitAI)より許可を得て転載...
[[194310]]機械学習のタスクでは、データの不均衡という問題に頻繁に遭遇します。データの不均...
2020年ももうすぐ終わります! 12月15日、IDCとInspurは共同で「2020~2021年...