エッジ AI: 注目すべき 5 つのトレンド

エッジの人工知能は常に進化しており、自動運転車、アート、ヘルスケア、パーソナライズされた広告、顧客サービスなど、数え切れないほどの用途があります。理想的には、エッジ アーキテクチャはリクエストに近いため、レイテンシーが低くなります。

エッジ人工知能市場は、2021 年の 140 万米ドルから 2027 年には 800 万米ドルに成長し、年平均成長率は 29.8% になると予測されています。この成長の多くは、モノのインターネット用の人工知能、ウェアラブル消費者向けデバイス、5G ネットワークにおける高速コンピューティングの必要性などの要因によるものです。エッジ AI のリアルタイム データはサイバー攻撃に対して脆弱であるため、これらは機会と保持をもたらします。

来年のエッジ AI 分野を形作ると思われる 5 つのトレンドを見てみましょう。

AI をクラウドから切り離す

今日の大きな変更の 1 つは、クラウド接続なしで AI 処理を実行できることです。たとえば、最近リリースされた 2 つの新しいチップ設計は、リモート サーバーやクラウド コンピューティングを省略して、IoT デバイスの処理能力を極限まで高めることができます。現在の Cortex-M プロセッサはオブジェクト認識を処理できますが、ARM の Ethos-U55 を追加すると、ジェスチャや音声認識などの他の機能が利用できるようになります。ネイティブ AI を使用して製品を構築するためのツールキットである Google の Coral も、大量の AI を「オフライン」で処理できると約束しています。

実際の機械学習

機械学習運用のベスト プラクティスは、エッジ AI が価値のあるビジネス プロセスであることを証明します。 IT 生産には新しいライフサイクルが必要です - 少なくとも、MLOps の開発中の推測はそれです。 MLOps は、企業がデータをストリーミングしてエッジにプッシュするのに役立ちます。より多くの企業がエッジ AI に関して自社にとって最適なものを発見するにつれて、継続的な更新サイクルが効果的であることが判明する可能性があります。

特殊チップ

エッジでより多くの処理を実行するには、企業は十分な電力を供給するカスタム チップを必要とします。例としては、基本的に AI モデルを計算グラフに変換するソフトウェア スイートと組み合わせた AI アクセラレータ チップが挙げられます。 IBMは2021年に不正行為との闘いを目的とした最初のアクセラレーター・ハードウェアをリリースした。

コンピューター ビジョンの新しいユースケースと機能

コンピューター ビジョンは、引き続きエッジ AI の主な用途の 1 つです。この分野の主な発展はマルチモーダル人工知能です。これは、複数のデータ ソースからデータを取得し、自然言語の理解を超え、ジェスチャーを分析し、検査と視覚化を実行します。これは、ショッピング アシスタントなど、人とシームレスに対話する AI にとって便利になる可能性があります。

高次のビジョン アルゴリズムでは、よりきめの細かい特徴を使用してオブジェクトを分類できるようになりました。車を特定するよりも、メーカーとモデルを特定する方がより深くなります。

各オブジェクトに固有の詳細な特徴を識別するようにモデルをトレーニングすることは困難です。ただし、きめの細かい情報を使用した特徴表現、特定の特徴を抽出するセグメンテーション、オブジェクトの姿勢を正規化するアルゴリズム、多層畳み込みニューラル ネットワークなどの方法はすべて、この目標を達成するための現在の方法です。

最初のエンタープライズユースケースには、品質管理、リアルタイムのサプライチェーン追跡、スナップショットを使用した内部位置の特定、ディープフェイクの検出などが含まれます。

5G での人工知能の成長が加速

5G と、より高度なテクノロジーが登場します。衛星ネットワークと 6G は通信プロバイダーを待っています。残りの人々にとっては、次世代ネットワークに完全に移行する前に、一部の 5G サービスと互換性のある 4G コア ネットワーク間で移行するのに時間がかかるでしょう。

これはエッジ人工知能と何の関係があるのでしょうか? 5G 上の AI は、AI アプリケーションに優れたパフォーマンスとセキュリティをもたらします。これは、人工知能に必要な低遅延の利点の一部を提供し、工場オートメーション、料金徴収、車両遠隔測定、スマート サプライ チェーン プロジェクトなどの新しいアプリケーションを可能にすることができます。

エッジ AI には、リストしきれないほどの新たなトレンドが存在します。特に、その開発には人間側の変更が必要になる場合があります。エッジ AI 管理は IT 部門の仕事となり、基幹業務部門にエッジ ソリューションを管理させるのではなく、IT リソースを活用することでコストを最適化できます。

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