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エッジAIとは？
エッジAIは、エッジコンピューティングと人工知能（AI）の統合です。簡単に言えば、エッジコンピューティングシステムは、そのリソースをクラウドに依存することなく、データをローカルで収集および処理します。機械学習アルゴリズムを実行してデータを効率的に収集、保存、処理し、わずか数ミリ秒でリアルタイムの意思決定を可能にします。ミリ秒単位の処理能力は、低遅延の恩恵を受けるエッジコンピューティングアプリケーションの配列に道を開きます。したがって、エッジAIは、リアルタイム処理と洞察のための自動化のための高度な分析を実行する人工知能アルゴリズムを指します。エッジAIが深層学習機能の点でクラウドを凌駕することはありませんが、ソースで直接新しい機械知能の波を提供します。結論として、エッジAIは、ミッションクリティカルなアプリケーション向けにリアルタイムの意思決定を可能にし、産業展開を本格的な自動化に移行させるための重要なステップです。
エッジAIの背景 – クラウドからエッジへの移行
AIの進化は、膨大な量のデータが深層学習のためにAIアルゴリズムに供給される巨大なデータセンターに根ざしています。これが、機械学習モデルがインテリジェンスのために訓練される方法です。今日、ほとんどのAIアプリケーションは、その膨大なリソースのために依然としてクラウドで実行されています。しかし、エッジコンピューティングの出現により、多くの機械学習モデルは、推論と検出のためにデータ生成により近い場所に押し出されています。クラウドで実行されるAIは、音声アシスタンスや認識などのいくつかの単純なAIアプリケーションを処理できます。しかし、さまざまな産業は、エッジでIoTデバイスを管理するためにより洗練されたAIソリューションを必要としています。さらに、IoTデバイスの普及とリアルタイムコンピューティングの需要の増加により、AIのクラウドからエッジへの移行が始まりました。
クラウドでAIアプリケーションを実行すると、帯域幅とレイテンシがミッションクリティカルな、時間に敏感なアプリケーションでダウンタイムのリスクが高くなります。しかし、 新世代の マイクロプロセッサのおかげで、 エッジ AI アルゴリズムは 高速、高精度、高効率で実行できます。エッジAIは、エッジで訓練された機械学習モデルを利用して、データレイテンシと帯域幅要件を緩和します。 さらに、 エッジAIコンピューティングは、自動化を通じて人間の介入を減らすことで、さまざまな産業が効率を向上させることを可能にします。全体的に、エッジAIは、リアルタイムのデータ処理と低遅延の意思決定を可能にする能力により、産業エッジに影響を与えました。
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エッジAIとクラウドAIのコンピューティングアーキテクチャ
クラウドコンピューティングは、通常IoTセンサーやデバイスからの受信データのハブまたはリポジトリとして機能することで動作します。データがクラウドに保存されると、ここで機械学習アルゴリズムがその深層学習モデルを実行してインテリジェンスを得ます。しかし、クラウドの欠点の1つは、IoTセンサーが通常配備される場所との物理的な近接性です。これは、リソースがクラウドほど豊富ではない、過酷な遠隔地やモバイル環境になる可能性があります。クラウドは有益であることが証明されていますが、リアルタイムの推論と意思決定に関してはいくつかの障害があります。まず、エッジのセンサーからの生データは、エッジからクラウドへのテレメトリに高いインターネット帯域幅を必要とします。第二に、何百万ものエッジデバイスからクラウドにデータを渡す総データスループットは言うまでもありません。さらに、エッジAIのユースケースには、不安定なインターネット接続を備えた遠隔環境が含まれる可能性があり、そこでは速度と精度のためにはコンピューティングのローカライズが必要とされます。
エッジAIコンピューティングと、より良い帯域幅と低遅延を実現するためのクラウドからの移行
要約すると、エッジAIは、リアルタイムかつ低遅延のコンピューティングリソースを必要とするアプリケーションにとって、はるかに有利です。エッジでAIを実行することで、意思決定、データ作成、データ保存を含むオールインワンのリアルタイム操作を同じデバイス内で実現できます。エッジAIは、推論モデルを使用することで、AIモデルをクラウドからエッジに近づけます。機械学習とインテリジェンスのプロセスは、クラウドのリソースを必要とする非常にリソース集約型です。深層学習アルゴリズムにはデータが供給され、最終的に深層ニューラルネットワーク（DNN）を訓練します。DNNのフレームワークが確立されると、推論のためにエッジに展開できます。言い換えれば、コンピューターがセンサーからオブジェクトのすべてのデータを収集すると、そのすべてのデータ入力を使用して正確な予測を行います。深層学習アルゴリズムをエッジでローカルに展開することで、わずか数ミリ秒に遅延を削減してリアルタイム分析が可能になります。さらに、エッジAIモデルはインターネット帯域幅要件を軽減し、クラウドとの間でデータを転送する際のコストを削減します。さらに、エッジAIコンピューティングのいくつかの利点について詳しく説明します。
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エッジAIの利点
低遅延
情報セキュリティとプライバシー
エッジAIフレームワークは、データをクラウドに常に転送および交換する代わりに、エッジでデータをローカルに保存、処理、分析するため、はるかに安全でプライベートです。すべてのデータをローカルで処理することで、データがクラウドではなくローカルで処理されるため、外部の関係者が機密情報にアクセスするリスクが低くなります。したがって、エッジシステムアーキテクチャははるかにプライベートで安全であり、データ漏洩やサイバー脅威に対する追加の保護層を提供します。
最小限の帯域幅と低コスト
エッジAIがないと、さまざまなデバイスがデータを継続的にクラウドに転送する必要があります。その結果、デバイスが追加の処理のためにクラウドを必要とする場合、帯域幅のボトルネックが発生します。このクラウドとのデータ送受信の追加手順は、コストのかかる帯域幅の問題を引き起こします。しかし、エッジAIでは、データをすべて1つのデバイスでローカルに管理、保存、処理できるため、帯域幅の消費が少なくなります。さらに、ローカルデータ分析はデータ処理速度を向上させ、リアルタイム応答を可能にします。
信頼性
最後に、エッジAIは、特にミッションクリティカルな操作において、エッジアプリケーションに大幅な信頼性向上をもたらします。たとえば、自動運転車やハイパーオートメーションは、その超高速接続とリアルタイムの意思決定により、エッジAIの恩恵を最大限に享受できます。エッジAIは、クラウドに依存するのではなく、最も重要なときに、より優れたリスク管理につながる可能性のある不要な遅延を防ぎます。さらに、エッジAIは、過酷な動作環境に耐えるように特別に構築された堅牢で耐久性のある設計の堅牢な産業用コンピュータを利用することで恩恵を受けることができ、屋外の産業用アプリケーションでの動作信頼性を高めます。堅牢化要件は、過酷な環境で実行されるエッジAIアプリケーションの場合に非常に重要になります。これらの主要な特性は、長期的な信頼性を確保するのに役立ちます。
エッジAIのトレンド
5G
5Gは著しく成長しており、拡張モバイルブロードバンド（eMBB）、超低遅延通信（uRLLC）、および大規模マシンタイプ通信（mMTC）を提供する能力で知られています。より多くのエッジAIアプリケーションを形成するのに役立つ5Gの重要な要素は、99.999％の信頼性で1ms未満の低遅延を可能にするmmWaveスペクトルです。高速5Gワイヤレス接続速度により、ポータブルエッジコンピューターは、従来のクラウドシステムが以前持っていた帯域幅のボトルネックを排除することで、AIをはるかに高速に実行できます。この傾向により、IIoTデバイスの無数がデータが生成される場所で直接複雑なAIモデルを実行できる、実世界のアプリケーションでエッジAIが可能になります。
効率的な機械学習モデル
AIの世界における多様で広範な研究開発を通じて、機械学習アルゴリズムははるかに効率的かつ正確になっています。より効率的な機械学習モデルにより、AIははるかに少ないコンピューティング能力で適用できるようになります。プルーニング、重み共有、量子化、Winograd変換などのいくつかの方法により、低電力AIモデルは予測の精度を維持しながら効率的に実行できるようになりました。効率的な機械学習モデルにより、エッジAIは、クラウドで実行するよりもはるかに少ないコンピューティング能力で、エッジでさまざまな複雑なAIモデルを実行できます。
増大するIoT生成データ量
IoTデバイスの爆発的な増加は、データをクラウドに転送する必要がある場合、インターネット帯域幅の限界を押し広げています。帯域幅のボトルネックを克服するために、エッジAIはデバイス内でデータをローカルに管理し、さらなる分析のために必要なデータのみをクラウドに送信することで、データフローの高速化、高いパフォーマンス、信頼性の向上を実現します。
産業界の需要
成長する産業ソリューションにおいて競争力を維持するため、企業は、エッジAIを含むさまざまな破壊的技術を採用し、TCO（総所有コスト）を削減しながら生産量を増やしています。たとえば、産業オートメーションは、マシンビジョンを導入することで、組み立てライン全体の効率を劇的に向上させることができます。メーカーは、高速カメラと赤外線センサーに接続されたエッジコンピューターを利用して、組み立てラインに自動化を導入できます。マシンビジョンを使用することで、メーカーは何千もの製品から欠陥を迅速に検出できます。さらに、これらのエッジコンピューターは、GPUやVPUなどの強力なAIアクセラレーターを搭載しており、エッジでリアルタイムのマシンビジョンを提供します。その結果、より多くの産業アプリケーションが競争優位性を維持するためにエッジAIを採用しています。
CPU、GPU、TPUの違いについて詳しくはこちらをご覧ください。
産業用エッジAIコンピューティングに最適なハードウェアの選び方は？
ディープラーニングの計算には、インテリジェントな監視や自動運転などの複雑なパターン認識をAIシステムが行うために、堅牢なAIアクセラレータが必要です。 さらに、エッジAIシステムは、コンピュータが処理するために、エッジで膨大な量のデータを収集する様々なデバイスやセンサーを扱う必要があります。そのため、AIエッジコンピュータは、大容量ストレージで高性能な動作を可能にするために、強力なCPU、GPU、NVME SSDを必要とします。Premioの堅牢なエッジコンピュータは、エッジAIモデルを効率的に実行できるように、コンピューティングストレージと接続性における最新技術で構築されています。
適切なエッジAIコンピュータを選択する際には、展開環境がハードウェア仕様と同じくらい重要です。広い動作温度、侵入保護、衝撃や振動に対する耐性、さらには広い電源入力などの堅牢性機能はすべて、エッジAIコンピュータを選択する際に考慮すべき主要な要件です。その結果、Premioは、都市監視、鉱業、ロボットアプリケーションなどの屋外または過酷な環境での産業用アプリケーションに適した、超堅牢なエッジAIコンピュータを開発しました。
要約すると、Premioの堅牢なエッジコンピュータは、性能と信頼性が要求される最も過酷な環境に展開されることを目指すエッジAIアプリケーションのビルディングブロックとして使用できます。さらに、Premioの堅牢なエッジAIコンピュータは、ファンレスアーキテクチャ、産業用グレードの素材、ケーブルレス設計などの最高の産業用グレード設計も採用しており、コンピュータの究極の信頼性を維持することを可能にしています。
最適な堅牢産業用コンピュータを選ぶためのヒントをいくつか紹介します
産業用エッジにおけるAIアプリケーション
産業用エッジでは、複数のエッジAI技術が実用化されています。例えば、顔認識、自動運転、予知保全などが様々な産業用アプリケーションに導入されています。エッジAIが産業用エッジに与える影響について理解を深めるために、エッジAIの強化が現在および将来の産業用アプリケーションにどのように影響するかを見てみましょう。
スマートシティ
ディープラーニングにより、エッジAIコンピュータはスマートカメラを通じて交通状況を認識し、異常な行動をリアルタイムで検出できます。機械推論を利用する別のスマートシティアプリケーションは、道路や駐車場でのナンバープレート認識です。様々なIoTデバイスにAIを実装することで、都市はエッジAIを通じて実用的で価値のある洞察にアクセスできます。スマートシティは、大量のデータをリアルタイムで分析し、生産性と効率を向上させるための行動を実行できます。
スマートシティ向けインテリジェントコンピュータの詳細はこちら
自動車
エッジAIは、自動車産業に制御と自律性を提供します。例えば、エッジAIをフリートテレマティクス産業に統合することで、ユーザーは携帯電話、ラップトップ、タブレットなどのポータブルデバイスを介してリモートで車を監視することが容易になります。さらに、フリート車両会社は、より多くの制御、洞察、セキュリティを備えたより良いテレマティクスを提供するために、すべての車両にエッジAIを実装できます。フリート車両にエッジAIを統合することで利用できる機能のいくつかには、旅行中のガソリンを節約するためのより効率的な地図の再ルーティングがあります。また、エッジAIは、システムがダウンタイムを引き起こす可能性のある異常を検出したときに、ドライバーと制御サイトに自動アラートを提供します。さらに、ほとんどの計算はエッジでローカルに実行されるため、フリート車両はより低い帯域幅と電力でデータをリアルタイムで処理できます。エッジAIがクラウドから独立しているため、コンピュータのデータ漏洩も防止され、安全性とセキュリティが向上します。将来的には、エッジAIは、地方や遠隔地でも、自律走行車が完全に自律的に走行することを可能にします。
石油およびガス
エッジAIは、石油・ガス産業における予知保全の利用を改善します。これにより、リアルタイムのデータ分析が可能になり、操業がスムーズに行われているかどうかを監視できます。例えば、センサーがパイプラインの漏洩を検出した場合、コンピュータは流れを停止させ、メンテナンスチームに警告を発します。その結果、作業員と周辺環境の安全レベルが向上します。エッジAIはまた、AIコンピューティングをクラウドから石油・ガス資産に設置された堅牢なエッジコンピュータに移動させることで、帯域幅要件とダウンタイムを最小限に抑え、コスト削減にも貢献します。
農業
農業分野では、エッジAIは農家が土壌と気象条件をリアルタイムで追跡するのに役立ちます。センサーからすべてのデータを収集した後、エッジコンピュータは適切な施肥と収穫のスケジュールを決定できます。エッジAIはまた、各植物種に対してどのような行動をとるべきかを選択するために、植物を認識し区別するためにマシンビジョンを可能にします。エッジAIの助けにより、日常の管理と日常の収穫にかかる時間が短縮され、収穫量が向上します。
農業分野でエッジAIがリアルタイム分析を提供するケーススタディを読む
製造業
AIは、堅牢なエッジコンピュータが、人間の目では見つけられない生産チェーンの欠陥やエラーを、高精度かつリアルタイムのマシンビジョンで迅速に検出することを可能にします。堅牢なエッジコンピュータのサポートにより、高精度を維持し、生産コストを削減しながら、プロセスを効率的かつ確実に機能させることができます。さらに、リアルタイムの検出分析により、コンピュータは機械を停止させることなく生産ライン上の損傷した製品を除外できるため、ダウンタイムのコストを削減できます。
なぜエッジAIなのか？
そうは言っても、エッジAIは、特に産業環境において、様々なインテリジェントアプリケーションを改善するでしょう。エッジAIを使用すると、クラウドに依存することなく、高速データ分析と高性能コンピューティングを実現できます。さらに、産業用オペレーションに適した堅牢なエッジコンピュータを選択することも、産業用エッジAIアプリケーションの成功を決定するもう1つの重要な決定です。ユーザーは、産業用エッジでAIを実行するのに最も適した堅牢なエッジコンピュータの特定の要件を特定できる必要があります。もちろん、すべての業界にはコンピューティングソリューションに対する異なるレベルの要件がありますが、 ハードウェア要件とエッジAIのメリットを理解することが、展開の成功には不可欠です。Premioのエンジニアは、産業用コンピューティング要件を満たすために、様々な堅牢なエッジAIコンピュータを設計および製造することで、この課題を解決しています。「お問い合わせ」エッジAI用の堅牢なエッジコンピュータについてご不明な点がございましたら。
