エッジの AI: インテリジェンスを機械に近づける

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  クォンタムラン・フォーサイト
• ２０２２年７月１１日

洞察の要約

人工知能 (AI) とビッグデータの時代において、エッジ AI は重要なテクノロジーとして浮上しています。インターネット接続に依存せずにデータを処理することで、より迅速な意思決定が可能になります。エッジ AI は大幅な成長を遂げ、接続、プライバシー、セキュリティの問題に対処し、ヘルスケア、小売、モノのインターネット (IoT) などの業界に恩恵をもたらしています。

エッジ コンテキストでの AI

人工知能 (AI) とビッグデータの時代では、クラウドで行われる処理がますます増えています。このパラダイムは、テキストの小さなスニペットなど、特定の種類のデータには意味がありますが、より大きなデータセットになると機能しません。ここでエッジ AI が登場します。エッジ AI とは、機械学習 (ML) アーキテクチャのクラスを指します。 AI アルゴリズムは、デバイス上 (ネットワークのエッジ) でローカルに動作します。エッジ AI を活用したデバイスは、正しく機能するためにオンラインに接続する必要がなく、ネットワークに接続していなくてもデータを処理し、判断することができます。この機能は、今日の AI アプリケーションにおいてますます不可欠になっています。 

たとえば、子供が自動運転車の進路に足を踏み入れた場合、従来のコンピューティングでは、車両が状況を中央のクラウド サーバーに送信し、クラウド メインフレームが停止または回避するよう方向転換する命令を返すのを待ちます。子供。 この送信は、子供を保護するために必要な反応時間よりも長くかかる場合があります。 しかし、車両が車載コンピューターを使用して状況を処理できれば、反応時間が大幅に短縮され、関係者全員の安全性が向上します。

エッジ AI の時代は、より大量のデータを処理する必要性が高まることによって推進されています。 コンサルティング会社の Deloitte は、750 年にはリモート データセンターではなくデバイス上で機械学習操作を実行または高速化するエッジ AI チップが 2020 億 2.6 万個以上販売され、50 億米ドルの収益を上げたと推定しています。 技術調査会社の Gartner は、ビジネスで作成および処理されるデータの 2022% 以上が XNUMX 年までにデータ センターとクラウドの外で発生すると予測しています。 それでも、データを一元化された場所 (つまり、デバイス) に保存することによって引き起こされるデータ プライバシー コンプライアンスの問題など、課題は残っています。

破壊的な影響

エッジ AI の利点はさまざまです。 XNUMX つには、エッジ AI が不十分なネットワーク接続を克服するのに役立ちます。 また、データをローカルに保持することでプライバシーとセキュリティを向上させることができ、インターネット経由で大量のデータを転送する必要がなくなるため、コストを削減できます。 エッジ AI は、産業用アプリケーションにおいてもますます重要になっています。 たとえば、エネルギー企業のゼネラル エレクトリック (GE) は、エッジ AI を使用して風力タービンの効率を改善しています。 同社は、タービンの故障を検出し、いつメンテナンスが必要になるかを予測できる AI システムを開発しました。 このアプリケーションにより、タービンのダウンタイムが大幅に短縮されました。

エッジでの AI のもう XNUMX つの一般的な用途は、顔認識です。 AI 機能を備えたカメラをネットワークのエッジに設置することで、企業は群衆をスキャンして関心のある人物を探したり、許可された担当者のみを許可して施設へのアクセスを制御したりできます。 スマート リテールは、エッジ コンピューティングにおける AI/ML のもう XNUMX つの一般的なアプリケーションです。 AI を使用して顧客サービスの会話を分析することで、小売業者は成功につながるパターンを認識し、顧客体験を向上させる製品を提案できます。 さらに、AI は、個人の属性に基づいて、関連する商品やサービスを顧客に推奨することができます。

ヘルスケアは、エッジ AI の恩恵を受けているもう XNUMX つの業界です。 医師は AI を使用して患者の病歴に基づく予測診断を行えるようになり、AI は画像を分析して腫瘍などの異常をチェックすることもできます。 最後に、モノのインターネット (IoT) は、特に生産チェーンのエラーや失効を修正するためにリアルタイムの更新を必要とする製造会社にとって、エッジ AI から最も恩恵を受けます。 

エッジ AI の影響 

エッジ AI の広範な影響には以下が含まれる可能性があります。 

• 自然言語処理 (NLP) ML の急速な発展により、コール センターの顧客対応が向上し、より直感的なセキュリティ (ガラスの破片や銃声を検出できる AI)、複数の文書を確認して関連付けることができる法務アシスタントが生まれました。
• エッジ AI を使用する企業は、化粧品、栄養成分、有効期限など、パッケージがなくても製品に関するリアルタイムの情報を提供します。消費者は製品自体を (QR コードなしで) スキャンすることができ、すべての詳細が提供されます。
• フェデレーション ラーニングは、ローカル データを使用してエッジ デバイスをトレーニングするために使用され、個人情報がデバイスの外に出ないようにすることで、データのプライバシー保護を強化します。
• スマートフォンやその他の個人用デバイスは、バッテリー寿命が長くなり、パフォーマンスが向上する可能性があります。
• エッジ AI を使用してローカル デバイスに保存できるデータと保存できないデータの方法と内容を管理する新しい法律。
• 購入するすべての製品が何らかの方法で「スマート」にならなければならないという消費者の期待が高まっています。 将来の世代は、計算要素のないアイテムを「壊れた」ものと見なす可能性があります。

考慮すべき質問

• 職場のエッジ テクノロジで AI とやり取りしたことがありますか?
• オンラインに接続せずに動作できるデバイスが顧客により良いサービスを提供するには、他にどのような方法があるでしょうか?