Edge AI는 Internet of Things 시스템의 차세대 개발 영역입니다. 그렇다면 Edge 인공지능을 달성하는 방법은 무엇일까요?
간단히 말해서 Edge AI는 Edge 기기에서 직접 실행되는 머신러닝 알고리즘 형태로 인공지능을 활용하는 것을 말합니다. 머신러닝은 최근 몇 년 동안 엄청난 발전을 이룬 광범위한 분야입니다. 이는 컴퓨터가 때로는 인간의 능력을 넘어서는 데이터 학습을 통해 주어진 작업에 대한 성능을 자율적으로 향상시킬 수 있다는 원칙에 기반합니다.
오늘날 기계 학습은 다음을 포함하되 이에 국한되지 않는 다양한 고급 작업을 수행할 수 있습니다.
● 컴퓨터 비전: 이미지 분류, 객체 감지, 의미론적 분할.
● 음성인식, 자연어처리, 챗봇, 번역.
● 날씨 및 주식 시장 예측 및 추천 시스템.
● 이상 감지, 예측 유지 관리.
머신러닝이 그렇게 오랫동안 존재해왔는데, 엣지 AI가 갑자기 특별해진 이유는 무엇일까요? 이를 더 잘 설명하기 위해 먼저 엣지 AI의 엣지가 실제로 무엇을 의미하는지 살펴보겠습니다.
본질적으로 엣지 컴퓨팅과 클라우드 컴퓨팅은 모두 데이터 처리, 알고리즘 실행 등 동일한 작업을 수행하도록 설계되었습니다. 그러나 엣지 컴퓨팅과 클라우드 컴퓨팅의 근본적인 차이점은 컴퓨팅이 실제로 발생하는 위치입니다.
엣지 컴퓨팅에서는 정보 처리가 현장 및 적극적으로 배포된 분산형 IoT 장치 또는 엣지에서 발생합니다. 엣지 디바이스의 예로는 스마트폰과 다양한 마이크로컨트롤러가 있습니다. 그러나 클라우드 컴퓨팅에서는 동일한 정보 처리가 데이터 센터와 같은 중앙 위치에서 발생합니다.
전통적으로 클라우드 컴퓨팅이 IoT 공간을 지배해 왔습니다. 자연스럽게 더 큰 컴퓨팅 성능을 갖춘 데이터 센터를 기반으로 하기 때문에 엣지에 있는 IoT 장치는 간단하게 로컬 데이터를 전송하고 낮은 전력 소비와 경제성이라는 주요 특성을 유지할 수 있습니다. 클라우드 컴퓨팅은 IoT를 위한 매우 중요하고 강력한 도구로 남아 있지만, 엣지 컴퓨팅은 두 가지 중요한 이유로 최근 주목을 받고 있습니다.
● 엣지 장치의 하드웨어는 비용 경쟁력을 유지하면서 더욱 강력해졌습니다.
● 소프트웨어는 점점 더 엣지 기기에 최적화되고 있습니다.
이 추세는 큰 진전을 이루고 있으며 이제 엣지 컴퓨팅 장치에서 머신 러닝을 실행할 수 있게 되었습니다. 반면 머신 러닝은 높은 컴퓨팅 요구 사항으로 인해 오랫동안 클라우드 컴퓨팅에 사용되어 왔습니다. 그리하여 엣지 인공 지능이 탄생했습니다.
에지 AI를 통해 IoT 장치는 점점 더 스마트해지고 있습니다. 기계 학습을 통해 이제 최첨단 장치는 의사 결정, 예측, 복잡한 데이터 처리 및 솔루션 관리가 가능해졌습니다.
예를 들어 엣지 IoT 장치는 작동 조건을 처리하고 기계의 오작동 여부를 예측할 수 있으므로 기업은 예측 유지 관리를 수행하고 완전한 고장이 발생할 경우 더 큰 손실과 비용을 피할 수 있습니다.
반면, 엣지 AI가 탑재된 보안 카메라는 더 이상 영상만 캡처하는 것이 아니라 사람을 인식하고 유동인구를 계산할 수 있게 됩니다. 또는 얼굴 인식을 통해 누가 언제 특정 지역을 통과했는지 정확하게 식별하는 것도 가능합니다.
머신러닝이 발전함에 따라 많은 흥미로운 가능성이 이제 엣지 기기에도 확장될 것입니다. 그러나 이러한 패러다임 전환의 핵심은 분명하며, 클라우드 컴퓨팅 기능이 그 어느 때보다 소외되는 데에는 이유가 있습니다.
에지에서 정보를 처리할 때 가장 직접적인 이점은 더 이상 클라우드 간에 데이터를 전송할 필요가 없다는 것입니다. 따라서 데이터 처리 지연을 크게 줄일 수 있습니다.
예전의 예방 유지보수 사례에서 엣지 AI 지원 장치는 손상된 기계를 종료하는 등 즉시 대응할 수 있습니다. 클라우드 컴퓨팅을 사용하여 기계 학습 알고리즘을 실행하면 데이터를 클라우드로 전송하는 데 최소 1초의 시간이 손실됩니다. 중요하지 않게 들릴 수도 있지만 중요한 장비를 작동할 때 달성 가능한 모든 안전 여유는 추구할 가치가 있습니다!
엣지 IoT 장치 간 전송 데이터가 적어 네트워크 대역폭 요구 사항이 감소하고 따라서 비용이 절감됩니다.
이미지 분류 작업을 예로 들어보세요. 클라우드 컴퓨팅에 의존하기 때문에 온라인 처리를 위해 전체 이미지를 전송해야 합니다. 하지만 대신 엣지 컴퓨팅을 사용하면 더 이상 해당 데이터를 보낼 필요가 없습니다. 대신 일반적으로 원본 이미지보다 몇 배 작은 크기의 처리된 결과를 간단히 보낼 수 있습니다. 이 효과에 네트워크의 IoT 장치 수를 곱하면 수천 개 이상이 될 수 있습니다.
외부 위치로의 데이터 전송이 줄어들면 공개 연결이 줄어들고 사이버 공격 기회도 줄어듭니다. 이를 통해 에지 장치가 안전하게 작동하여 잠재적인 가로채기나 데이터 유출을 방지할 수 있습니다. 또한 데이터가 더 이상 중앙 집중식 클라우드에 저장되지 않으므로 단일 위반으로 인한 결과가 크게 완화됩니다.
에지 인공지능과 엣지 컴퓨팅의 분산 특성으로 인해 운영 위험도 네트워크 전체에 분산될 수 있습니다. 기본적으로 중앙 집중식 클라우드 컴퓨터 또는 클러스터에 장애가 발생하더라도 컴퓨팅 프로세스가 이제 클라우드와 독립적이기 때문에 개별 엣지 장치는 기능을 유지할 수 있습니다. 이는 의료와 같은 중요한 IoT 애플리케이션에 특히 중요합니다.
엣지 AI의 실질적인 이점은 분명하지만 본질적인 영향은 더 파악하기 어려울 수 있습니다.
Edge AI는 AI를 일상 생활에 진정으로 통합하는 첫 번째 물결을 나타냅니다. AI와 머신러닝 연구는 수십 년 동안 진행되어 왔지만 이제서야 소비자 제품에 실제로 적용되는 모습을 보기 시작했습니다. 예를 들어, 자율주행차는 최첨단 인공지능의 발전의 산물입니다. Edge AI는 우리가 환경과 상호 작용하는 방식을 다양한 방식으로 느리지만 확실하게 변화시키고 있습니다.
인공지능의 사용과 개발은 더 이상 연구기관과 대기업만의 전유물이 아닙니다. 엣지 AI는 상대적으로 저렴한 엣지 기기에서 실행되도록 설계되었기 때문에 누구나 AI의 작동 방식을 이해하고 자신에게 적합한 AI를 개발하는 것이 그 어느 때보다 쉬워졌습니다.
더 중요한 것은 엣지 AI를 통해 전 세계 교육자가 인공지능과 머신러닝을 교실 학습에 실질적인 방식으로 도입할 수 있다는 것입니다. 예를 들어 학생들에게 엣지 디바이스를 사용한 실습 경험을 제공합니다.
인공지능과 머신러닝의 잠재력은 인간의 창의성과 상상력에 의해서만 제한된다고 흔히 말하지만, 머신러닝이 점점 발전할수록 한때 인간에 불과했던 많은 것들이 완료하기 어려운 작업은 자동화될 것이며, 생산성과 목적에 대한 우리의 고유한 개념은 심각한 도전을 받게 될 것입니다.
미래가 어떻게 될지 확실히 말할 수는 없지만 AI가 우리를 더욱 창의적이고 만족스러운 직업으로 이끌 것이라고 믿기 때문에 일반적으로 AI가 어떤 이점을 가져올지에 대해 낙관하고 있습니다. 예를 들어 AI가 내장된 엣지 장치는 작업 환경의 안전모 규정 준수를 포함하여 PPE를 실시간으로 모니터링하고 PPE를 위반하는 모든 사람에게 안전 및 유지 관리 신호를 보낼 수 있습니다. 머신러닝과 결합된 컴퓨터 비전은 PPE 규정 준수 모니터링 프로세스를 자동화할 수 있습니다.
또 다른 예는 교통을 방해하는 도시의 병목 현상과 정체 지점을 완화할 수 있는 AI 통합 카메라입니다. 교통 정체는 주로 움직이는 두 차량 사이의 거리, 신호등, 도로 표지판, 교차로의 보행자 등 특정 요소를 무시함으로써 발생합니다. 지능형 교통 시스템은 차량 분류, 교통 위반 감지, 교통 흐름 분석, 주차장 감지, 번호판 인식, 보행자 감지, 교통 표지 감지, 충돌 회피, 도로 상태 모니터링 등을 포함하는 컴퓨터 비전의 주요 응용 분야입니다. 차량 내 운전자 주의력 감지 기능도 포함됩니다.
이 글을 통해 엣지 인공지능이 무엇인지, 그것이 사물 인터넷, 나아가 인류의 미래에 어떤 의미를 갖는지 모두가 이해하셨으리라 믿습니다. 위의 내용이 도움이 되길 바랍니다.
위 내용은 엣지 인공지능이란 무엇이며 엣지 인공지능을 구현하는 방법은 무엇인가요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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