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AI at the edge: 지능을 기계에 더 가까이 가져옴

디바이스 내 알고리즘을 사용하여 고객은 거의 즉시 온라인 서비스를 받을 수 있습니다.

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퀀텀런 예측
2022 년 7 월 29 일

인사이트 요약

인공지능(AI), 빅데이터 시대에 엣지 AI(Edge AI)가 핵심 기술로 떠오르고 있다. 인터넷 연결에 의존하지 않고 데이터를 처리하여 보다 빠른 의사결정을 가능하게 합니다. Edge AI는 연결성, 개인 정보 보호, 보안 문제를 해결하고 의료, 소매, 사물 인터넷(IoT)과 같은 산업에 도움을 주면서 상당한 성장을 보였습니다.

엣지 컨텍스트의 AI

인공지능(AI)과 빅데이터 시대에는 점점 더 많은 처리가 클라우드에서 이루어지고 있습니다. 이 패러다임은 작은 텍스트 조각과 같은 특정 유형의 데이터에 적합하지만 더 큰 데이터 세트의 경우에는 무너집니다. 이것이 엣지 AI가 등장하는 곳입니다. 엣지 AI는 기계 학습(ML) 아키텍처 클래스를 나타냅니다. AI 알고리즘은 장치(네트워크 가장자리)에서 로컬로 작동됩니다. 엣지 AI를 활용하는 기기는 온라인에 연결할 필요 없이 제대로 작동하며, 네트워크 연결 없이도 데이터를 처리하고 판단할 수 있다. 이 기능은 오늘날의 AI 애플리케이션에서 점점 더 중요해지고 있습니다.

예를 들어, 어린이가 자율 주행 차량의 경로로 걸어 들어가는 시나리오에서 기존 컴퓨팅은 차량이 상황을 중앙 클라우드 서버로 전송하고 클라우드 메인프레임이 정지 또는 회피를 위한 방향 전환 명령을 반환할 때까지 기다립니다. 아이. 이 전송은 아동을 보호하는 데 필요한 반응 시간보다 더 오래 걸릴 수 있습니다. 그러나 차량이 온보드 컴퓨터를 사용하여 상황을 처리할 수 있다면 반응 시간이 훨씬 빨라져 관련된 모든 사람의 안전 결과가 향상될 것입니다.

엣지 AI 시대는 더 많은 양의 데이터를 처리해야 하는 필요성이 증가함에 따라 주도됩니다. 컨설팅 회사인 Deloitte는 750년에 원격 데이터 센터가 아닌 기기에서 기계 학습 작업을 실행하거나 속도를 높이는 에지 AI 칩이 2020억 2.6천만 개 이상 판매되어 50억 달러의 수익을 창출할 것으로 추정했습니다. 기술 리서치 회사 Gartner는 2022년까지 기업에서 생성 및 처리되는 데이터의 XNUMX% 이상이 데이터 센터와 클라우드 외부에서 발생할 것으로 예측합니다. 또한 엣지 AI는 중개자 기술의 필요성을 제거하여 클라우드 컴퓨팅 AI를 크게 향상시킵니다. 그러나 하나의 중앙 집중식 위치(즉, 장치)에 데이터를 저장함으로써 발생하는 데이터 개인 정보 보호 규정 준수 문제와 같은 문제는 여전히 남아 있습니다.

파괴적 영향

엣지 AI의 이점은 다양합니다. 하나는 에지 AI가 열악한 네트워크 연결을 극복하는 데 도움이 될 수 있다는 점입니다. 또한 데이터를 로컬로 유지하여 개인 정보 보호 및 보안을 개선할 수 있으며 인터넷을 통해 많은 양의 데이터를 전송할 필요가 없어 비용을 절감할 수 있습니다. 엣지 AI는 산업용 애플리케이션에서도 점점 더 중요해지고 있습니다. 예를 들어, 에너지 회사인 General Electric(GE)은 풍력 터빈의 효율성을 개선하기 위해 엣지 AI를 사용하고 있습니다. 이 회사는 터빈 결함을 감지하고 유지 보수가 필요한 시기를 예측할 수 있는 AI 시스템을 개발했습니다. 이 응용 프로그램은 터빈 가동 중지 시간을 크게 줄였습니다.

엣지에서 AI의 또 다른 일반적인 용도는 얼굴 인식입니다. 네트워크 에지에 AI 기능이 있는 카메라를 설치함으로써 기업은 관심 있는 사람을 찾기 위해 군중을 스캔하거나 승인된 직원만 허용하여 시설에 대한 액세스를 제어할 수 있습니다. 스마트 소매는 에지 컴퓨팅에서 AI/ML을 위한 또 다른 일반적인 애플리케이션입니다. AI를 사용하여 고객 서비스 대화를 분석함으로써 소매업체는 성공적인 결과로 이어지는 패턴을 인식하고 고객 경험을 향상시키는 제품을 제안할 수 있습니다. 또한 AI는 개인의 특성을 기반으로 고객에게 관련 항목이나 서비스를 추천할 수 있습니다.

의료는 엣지 AI의 혜택을 받는 또 다른 산업입니다. 이제 의사는 환자 이력을 기반으로 예측 진단에 AI를 사용할 수 있으며 AI는 이미지를 분석하여 종양과 같은 이상을 확인할 수도 있습니다. 마지막으로 IoT(사물 인터넷)는 특히 생산 체인 오류 및 오류를 수정하기 위해 실시간 업데이트가 필요한 제조 회사의 경우 에지 AI의 가장 큰 이점을 제공합니다.

엣지 AI의 의미

엣지 AI의 더 넓은 의미는 다음과 같습니다.

자연어 처리(NLP) ML의 급속한 발전으로 콜센터에 대한 더 나은 고객 응답, 더 직관적인 보안(AI가 깨진 유리 및 총상을 감지할 수 있음), 여러 문서를 검토하고 연결할 수 있는 법률 보조원.
에지 AI를 활용해 화장품, 영양성분, 유통기한 등 포장 없이 제품에 대한 정보를 실시간으로 제공하는 기업. 소비자가 QR코드 없이 제품을 직접 스캔하면 모든 정보가 제공된다.
로컬 데이터를 사용하여 에지 장치를 훈련하는 데 사용되는 연합 학습은 개인 정보가 장치를 떠나지 않도록 하여 더 나은 데이터 개인 정보 보호를 제공합니다.
잠재적으로 더 긴 배터리 수명과 더 빠른 성능을 가진 스마트폰 및 기타 개인 장치.
엣지 AI를 사용하여 로컬 장치에 데이터를 저장할 수 있는 방법과 저장할 수 없는 데이터를 규정하는 새로운 법률입니다.
구매하는 모든 제품이 어떤 식으로든 "스마트"해야 한다는 소비자의 기대가 커지고 있습니다. 미래 세대는 계산 요소가 없는 항목을 "깨진" 것으로 볼 수 있습니다.