エッジコンピューティングとは？
エッジコンピューティング とは、処理能力とデータストレージを、データが生成されるソースの近くにもたらすコンピューティングの一種です。 通常、エッジコンピュータシステムは、インターネットに接続することなく、データをローカルで処理できます。これは、データがローカルで処理され、エッジコンピュータがミリ秒単位でリアルタイムに意思決定できるためです。
エッジコンピューティングは、すべてのデータの処理をクラウドまたは中央ロケーションに依存するクラウドコンピューティングとは異なります。エッジコンピューティングでは、データは収集されたローカルで処理され、保存されます。
エッジコンピューティングは、リアルタイムでのミリ秒単位のデータ処理を可能にするという点で、クラウドコンピューティングよりもはるかに優れています。エッジコンピューティングは、計算を非常に迅速に実行する必要がある一部のアプリケーションにおける、帯域幅の制限とレイテンシーの問題を解決します。
簡単に言えば、エッジコンピューティングでは、クラウドで情報を処理する代わりに、ローカルで情報を処理できます。エッジコンピュータは、センサーやIoTデバイスから情報を収集し、ローカルで処理して意思決定を行うことがよくあります。その後、一部のエッジPCは、後処理された情報をクラウドに送信し、必要なインターネット帯域幅の量を削減します。
エッジAIコンピューティングとは？
エッジでのコンピューティングが何を意味するのかが分かったところで、エッジAIコンピューティングとは何かを議論しましょう。エッジAIコンピューティングとは、アルゴリズムが処理するデータのソースに近いエッジAIコンピュータでAIアルゴリズムをローカルで実行することを意味します。 AIエッジコンピューティングは、クラウドでの処理では数秒かかる可能性があるのに対し、ミリ秒単位でデータを処理できるため、機械学習インテリジェンスのためのリアルタイムの情報と意思決定機能を提供できるため、優れています。
現在、ほとんどのAI処理は大規模なデータセンターでクラウド上で行われています。しかし、AI処理の大部分がエッジに移行しており、多くの新しいスマートアプリケーションが、生データをローカルで処理してから、追加の処理とより深い機械学習分析のために処理済みデータをクラウドに送信することを選択しています。
推論分析とは何か、どのようにエッジで実行されるのか？
推論は、データをクラウドに送信して処理されるのを待ち、その後返される代わりに、エッジで実行できるようになりました。エッジで実行される場合、推論はリアルタイムでローカルに実行できるため、データを処理するために必要なインターネット帯域幅の量を削減できます。
エッジでAIを実行したい場合は、当社の優れたエッジAIコンピュータの多様な製品をご覧ください。様々な構成で、異なるCPU、GPU、コネクタを選択でき、これらすべてが推論分析とエッジでのデータテレメトリーを支援する主要なハードウェアテクノロジーです。
エッジAIコンピューティングの例
エッジAIコンピューティングの最も一般的で優れた例は、Tesla Model SやTesla Semi Truckなどの半自律走行車や商用フリートトラックです。これらの車両にはAIエッジコンピュータが搭載されており、車両の様々なセンサーからデータを収集し、情報を処理して車両を操作する決定を下します。このような情報処理は、クラウドコンピューティングでは不可能な、リアルタイムで極めて迅速に実行される必要があります。
エッジAIコンピューティングの利点とメリット、そしてその重要性とは？
エッジAIコンピューティングが重要な理由はいくつかあります。以下にそのいくつかを示します。
1. リアルタイムデータ処理
エッジAIが提供する最も重要な利点は、センサーやIoTデバイスがあるエッジに高性能なコンピューティング能力をもたらすことです。AIエッジコンピューティングは、AIアプリケーションを現場デバイスで直接実行することを可能にします。システムは、半自律走行車などの自律アプリケーションのためにディープラーニング（DL）アルゴリズムを使用して、現場でデータを処理し、機械学習を実行できます。もし自律走行車がクラウドでデータを処理するのに数秒かかり、エッジで処理するのに数ミリ秒かかったと想像してみてください。事故が頻繁に発生し、人命に重大なリスクをもたらすでしょう。
2. プライバシー
エッジAIでのデータ処理の大部分はローカルのエッジコンピュータで実行されるため、クラウドに送信されるデータが少なくなり、データがクラウド上のどこかで不適切に扱われたり、不正利用されたりするリスクが軽減されます。
とはいえ、これは保護されたデータがハッカーやその他のサイバーセキュリティの脅威から保護されるという意味ではありません。Trusted Platform Groupは、TPM 2.0モジュールでハードウェアセキュリティの標準を定めており、安全なデータストレージのメソッド、認証の暗号化、データの整合性監査を保証しています。TPM 2.0の詳細についてはこちら。
3. インターネット帯域幅の削減
エッジAIはデータの処理の大部分をローカルで行うため、インターネット経由で送信されるデータが少なくなるため、インターネット帯域幅の費用を大幅に節約できます。Amazon AWS AIサービスを使ったことがあるなら、クラウドでAI計算を行うことがいかに高価になるかをご存知かもしれません。クラウドは、より詳細な分析のために、後処理されたデータのリポジトリとして予約できるようになりました。
4. 消費電力の削減
データをローカルレベルで処理するため、クラウドに接続したまま、エッジデバイスとクラウドの間でデータを送受信する必要がなくなり、エネルギーコストを節約できます。さらに、多くのエッジコンピューティングデバイスは、消費電力と全体的な効率を考慮して設計されています。多くのエッジアプリケーションは遠隔地や制御されていない環境に展開されるため、エッジコンピュータにとって電力とパフォーマンスのバランスを取ることが不可欠です。
5. 応答性の向上
エッジAIコンピュータはデータをローカルで処理するため、デバイスがデータを収集し、処理のためにクラウドに送信し、返送されるのを待つよりもはるかに応答性が高くなります。このミリ秒単位の処理時間により、エッジAIは非常に迅速なアクションを取り、同様に迅速な意思決定を行うことができます。これにより、エッジAIコンピュータは、自律走行車、インテリジェントオートメーション、ロボット工学など、リアルタイムのフィードバックを必要とするアプリケーションに最適です。
エッジAIは何に活用できるのか？
1. 産業用IoT
エッジAIは、製造などの産業環境で使用され、組み立てラインを自動化したり、AIを使用して製品の欠陥を目視検査したりできます。人が手動で検査する代わりにAIが製品を検査することで、あなたとあなたのビジネスはかなりの金額を節約できます。また、エッジAIは、人間ができるよりもはるかに速い速度でアイテムを検査し、情報を処理できます。エッジAIコンピュータハードウェアのコストが下がっているため、今日でも大規模に展開できます。
産業用オートメーションの詳細
2. 監視とモニタリング
エッジAIは、監視機能を大幅に向上させると同時に、クラウドに送信される生のデータ量を削減します。エッジAIが導入される前は、セキュリティカメラとセンサーは、処理とレビューのために膨大な量の生データをクラウドに転送する必要がありました。しかし、エッジAIの出現により、機械学習（ML）インテリジェントカメラシステムは、顔認識を使用して生データをキャプチャ、処理、分析し、対象となる人物やエッジで直接発生する可能性のある不審なアクティビティを特定できます。
これにより、処理のためにクラウドに送信する必要のある生データの量が大幅に削減されます。特定のトリガーをオフにするデータのみが、さらなる処理と分析のためにクラウドに送信されます。これにより、インターネットの帯域幅が節約されるだけでなく、増え続ける接続デバイスやセンサーをサポートするための追加のインフラストラクチャに投資することなく、より多くの接続されたカメラとセンサーを設置できます。
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3. 自律型車両
エッジAIの重要性は、リアルタイム分析が非常に重要である自律走行車の配備に見ることができます。リアルタイムのデータ処理がなければ、自律走行車は不可能でしょう。これは、自律走行車が数分の1秒で意思決定を行わなければならないためであり、エッジコンピューティングがなければ不可能でしょう。たとえば、車両は、車両を安全に操作するために、道路標識、歩行者、車線、その他の車両をミリ秒以内に識別する必要があります。自律走行車がデータの処理にクラウドに依存し、その処理に数秒かかる場合、車両の操作においてはミリ秒が重要であるため、衝突が増加するでしょう。
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4. IoTデバイスのより良い管理
エッジAIは、IoTデバイスをより適切に管理するために使用できます。IoTという用語は、インターネットを通じて相互に通信できるあらゆるデバイスを指します。これには、ポケットの中の携帯電話、家庭やビジネスにある電子機器、ロボットが含まれます。エッジAIは、これらのデバイスによって収集されたデータをより適切に保存、管理、および処理できるため、情報処理のためのクラウドへの負荷を軽減できます。エッジAIを使用してIoTを管理すると、データ処理が改善され、増え続けるIoTデバイスの数をサポートするための追加のインフラストラクチャに投資することなく、IoTデバイスのネットワークを拡張できます。
エッジAIの未来は明るい
AIコンピューティングのほとんどがエッジに向かっているという事実に異議を唱えるのは難しいでしょう。これは、IoTデバイスによって生成されるデータ量が増え続けるにつれて、データをエッジで処理する必要性が高まっているためです。また、プライバシーに関する懸念から、データをローカルで処理することが好まれており、これにより機密性の高い個人情報をクラウドで処理するために送信する必要がなくなります。したがって、エッジAIコンピューティングの未来は確かに明るいものです。このブログ記事が、エッジAIコンピューティングとは何か、そしてそれがどのように使用されているかを説明するのに役立ったことを願っています。
