AIoTとは？
現在、人工知能（AI）とモノのインターネット（IoT）は、様々な産業の成長を促進する最も先進的で変革的なテクノロジーです。AIソフトウェアとIoTハードウェアのシームレスな統合は、機械知能とハイパーオートメーションに対する急速なニーズにより、スマート産業時代に革命をもたらすテクノロジーとなるでしょう。このコンセプトは、人工知能のモノのインターネット、すなわちAIoTとして知られるようになっています。
IoTネットワークアーキテクチャの進化
AIoTの可能性をよりよく理解するために、まずIoTネットワークアーキテクチャの進化を紐解いてみましょう。IoTネットワークアーキテクチャの進化は、主にデータの生成、処理、収集、そしてよりスマートなアルゴリズムへの利用方法について取り組んでいます。
始まり – IoTとクラウドコンピューティング
IoT（モノのインターネット）の初期開発は、貴重なインサイトを得るためにデータを収集するセンサーとIoTデバイスの展開から生まれました。分析のためのデータ収集は、そのインサイトの価値により、デジタルトランスフォーメーション時代において引き続き有益です。大規模なデータセットを用いることで、新時代のアプリケーションは機械知能、リアルタイムのインサイトを活用し、最終的に将来の主要なリスクを未然に防ぐことができます。IoTの主な利点は、より良いインサイトのためにデータをリアルタイムで収集し、アクセスできることです。したがって、より多くのセンサーとIoTデバイスがオンラインになるにつれて、ビッグデータとその重要性は、より良いデータ収集のための重要なストレージフレームワークを推進し続けるでしょう。
データが生成・収集された後、追加処理のために大規模なデータセンターに送られることが多く、これは「クラウド」として知られるようになりました。集中型データセンターによるクラウドコンピューティングは、無限のコンピューティングリソースと、ディープラーニングのモデルを供給する大容量ストレージオプションを提供できるため、データ処理に有益です。非常に有益ではありますが、クラウドコンピューティングは、多くの場合、機械知能のための新しいAIモデルのトレーニングに限定されています。リアルタイムのインサイトと意思決定能力には、データが生成される場所により近いコンピューティングリソースが必要であり、クラウドでのリソースアクセスに伴う遅延の問題を解消します。エッジコンピューティングは、IoTセンサーやデバイスにより近い場所でデータを高速かつ正確に処理するための新しいフレームワークとして登場しました。
画像出典：planconcepts.com
変革的な転換 – クラウドからエッジへ
企業は、クラウドアクセスにおけるレイテンシー要件を削減するために、コンピューティングワークロードをクラウドからエッジへ移行しています。エッジアーキテクチャは、センサーやIoTデバイスがデータを収集する場所に直接展開されるエッジコンピュータを利用します。データが生成される場所に直接展開されることで、クラウドへのレイテンシーバックホールが削減され、ローカルアプリケーションをリアルタイムで優れたパフォーマンスで実行できるようになります。さらに、エッジコンピューティングは、追加処理のためにデータを送る前に生データをフィルタリングすることで、クラウドに送られるデータ量を大幅に削減します。このプロセスにより、帯域幅の使用量が大幅に軽減され、クラウドのリソースを必要とするワークロードが節約されます。
AIoTの台頭 – IoTデバイスにおける人工知能
初期段階では、IoTデバイスはかなり単純でした。例えば、リモートのオン/オフスイッチや、パラメータが通常の動作状態から外れたときにアラートを送信する温度センサーなどです。技術の進歩に伴い、これらのIoTセンサーは、周囲の環境を認識し、データパターンを理解し、新しいワークロードやアプリケーションを最適化するための意思決定を行うことができる、よりスマートなデバイスへと進化しました。このレベルの最適化を達成するために、人工知能のモノのインターネット（AIoT）として知られる新しいアーキテクチャが、エッジコンピューティングの様々なアプリケーションとそのデータインフラストラクチャで人気を集めています。AIoTは、人間の介入なしに自動化と機械知能を促進するために、AIアルゴリズムをIoTデバイスに組み込みます。AIモデルがIoTデバイスとエッジコンピューティングプラットフォームに統合されることで、これらの新しいインテリジェントデバイスは、多くのエッジコンピューティングアプリケーションにおいて、新しいレベルの最適化と効率性を提供しています。AIoTについてさらに詳しく知るために、AIoTを形成する主要なテクノロジーと、それらがエッジにおける次世代のインテリジェントコンピューティングにとってどのように有益であるかをいくつか紹介します。
AIoTの主要技術:
1. 人工知能
ディープラーニングモデルは、動作に必要な電力が少なくなり、より正確で効率的になっています。AIにより、IoTデバイスは2つの異なる側面で強化されます。第一に、インテリジェントなセンサーとIoTデバイスを持つことで、テレメトリデータプロセスがはるかに効率的になります。第二に、AIは、ミッションクリティカルで複雑なアプリケーションのために、エッジでストリーム処理（リアルタイム）とバッチ処理（ビッグデータ）を可能にします。
例えば、インテリジェンスで強化されていないセキュリティカメラは、不審な行動を分析するためにすべてのフレームをIoTフレームワークに送信します。セキュリティカメラデバイスにAIを実装することで、不審な行動があったフレームのみを送信します。これにより、ソフトウェアとハードウェアの両方の観点からIoTアプリケーションの効率が大幅に向上します。
2. ハードウェアアクセラレータ
Intel、AMD、NVIDIA、Qualcommなどのより強力なCPUやGPUといったコンピュータプロセッサは、AI、ディープラーニング、機械学習モデルを容易に実行するためのIoTデバイスの能力を前進させています。さらに、テクノロジー企業は、IntelのMovidius VPUやGoogleのTPUなど、AIモデルを非常に高速かつ効率的に実行できるAIに特化したプロセッサを開発しています。機械学習における継続的な技術革新により、メーカーはよりコンパクトで強力なAIoTデバイスを製造することができます。
3. 5Gネットワーク
5Gネットワークは、超高速（4G/LTEの100倍）と接続デバイス数の100倍の増加を実現する次世代ワイヤレス接続です。5Gネットワークは、AIoTアプリケーションを強力に強化し、はるかに強力で、モバイルで、信頼性が高く、効率的にします。
4. ビッグデータ
現在、約70億台のIoTデバイスがあり、毎日100万台以上の新しいデバイスがインターネットに接続しています。専門家は、2025年までにIoTデバイスの数が300億台に増加すると予測しています。接続されたIoTの普及により、デバイスとネットワーク間を移動するビッグデータの収集が爆発的に増加しました。IoTデバイスから生成される膨大なデータにより、AI開発者はよりインテリジェントなディープラーニングモデルをトレーニングし、AIoTデバイスに実装しています。さらに、AIoTデバイスは、最も重要な情報をクラウドに送信する前に、エッジでデータを収集、フィルタリング、処理、分析することで、クラウドのワークロードを軽減します。
AIoTアプリケーションの未来
AIoTアプリケーションは、最新の技術革新によって開発されています。企業は、機械知能の新しいレベルと、将来の進歩がAIoTデバイスに新しい機会をどのように提供するかを常にテストしています。ここでは、いくつかのアプリケーションが新しい利点のためにAIoTをどのように使用しているかの例をいくつか紹介します。
1. AIエッジコンピューティング
AIエッジコンピューティングとは、AIアルゴリズムを用いてコンピュータ単独でデータを処理することです。このAIエッジコンピュータは、リモートのデータセンターに依存することなく、エッジでAI対応アプリケーションを実行します。
2. ビジョンAI
機械推論は、膨大な数のオブジェクトをリアルタイムで検出することができます。強力な専用AIプロセッサを使用することで、機械視覚は様々なオブジェクトを検出できるだけでなく、状況を完全に理解するためにオブジェクトの挙動を迅速に予測することもできます。
3. 音声AI
音声認識と音声アシスタントは、音声AIの初期段階に過ぎません。将来的には、自然言語処理やリアルタイム言語翻訳など、はるかに複雑な音声AIアプリケーションが可能になるでしょう。
AIoTとインダストリー4.0
スマートシティ
スマートシティは、都市の課題に革新的なソリューションをもたらすためにデジタルトランスフォーメーションを進めています。データ中心であり、インテリジェントなAIoTデバイスを展開することで、より安全で便利な環境が生まれるでしょう。テクノロジーベースの都市計画は、エネルギー消費から交通の流れまで、都市のあらゆるレベルを最適化するために、無数のAIoTデバイスを活用しています。
スマート産業オートメーション
AIoTは、インダストリー4.0の変革も推進しています。IIoT、つまり産業用モノのインターネットは、堅牢なAIエッジコンピュータシステムを必要とし、リアルタイムのデータ分析を実行し、M2M（機械間）通信を管理して、運用、ロジスティクス、製造プロセスを最適化します。データ駆動型デバイスは、メーカーが課題を予測し、工場現場での費用のかかるダウンタイムインシデントを防ぐのに役立ちます。
人工知能のモノのインターネット（AIoT）の世界的展開は、これまで以上に近づいています。そしていつの日か、私たちの身の回りのいたるところに存在し、私たちが気づかないうちに人々の生活やビジネスを向上させるために、舞台裏でシームレスに機能するようになるでしょう。