인공 지능과 사물 인터넷의 통합 이후의 응용 시나리오는 무엇입니까?

인공지능(AI)과 사물인터넷(IoT)의 기술 트렌드가 융합되기 시작했고, 업계에서는 이를 인공지능 사물인터넷(AIoT)이라고 명명했습니다. 인공 지능은 클라우드에서 엣지로 이동하여 주요 시장에서 IoT의 광범위한 채택을 방해하는 대역폭 및 보안 문제에 대한 솔루션을 제공합니다. 기술 개발의 역사가 미래에 대한 신뢰할 수 있는 지침이라면 향후 몇 년 동안 이러한 융합이 적어도 두 단계 이상 더 일어날 것입니다.

사물 인터넷은 최근 큰 관심을 끌었지만 많은 응용 분야에서 두 가지 중요한 문제가 발생합니다. 하나는 보안입니다. IoT 장치에서 네트워크를 통해 흐르는 데이터와 장치 자체에 대한 제어는 사이버 공격에 대한 적절한 보안에 크게 의존합니다. 위협이 계속 진화하고 더욱 강력해짐에 따라 보안을 위해 IoT 개발자는 지속적으로 경계와 완화를 강화해야 합니다. 동시에 많은 잠재적 사용자는 시스템 및 데이터 보안에 대한 불확실성으로 인해 IoT 기술 사용을 미루고 있습니다.

IoT 채택을 제한하는 두 번째 문제는 처리를 위해 데이터를 클라우드로 보내는 데 필요한 대역폭입니다. 설치된 장치 수가 증가하고 관련 데이터 양이 증가함에 따라 IoT 배포는 데이터 수집과 관련된 대역폭 리소스 및 비용으로 인해 제한되고 있습니다. AI가 모든 데이터에서 가치를 추출하는 데 점점 더 중요한 요소가 되면서 이는 더욱 우려스럽습니다.

전통적인 데이터 처리 기술이 점점 더 복잡해짐에 따라 데이터 처리에서 인공 지능의 중요성이 크게 커졌습니다. 대량의 데이터에서 유용한 정보를 추출하기 위해 효율적인 알고리즘을 개발하고 코딩하려면 많은 잠재 사용자에게 부족한 시간과 애플리케이션 전문 지식이 필요합니다. 또한 요구 사항이 변경됨에 따라 취약하고 유지 관리 및 수정이 어려운 소프트웨어가 발생할 수도 있습니다. 인공 지능, 특히 머신 러닝(ML)을 통해 프로세서는 전문가 분석 및 소프트웨어 개발에 의존하기보다는 원하는 결과를 얻기 위한 교육을 기반으로 자체 알고리즘을 개발할 수 있습니다. 또한 추가 교육을 통해 AI 알고리즘은 새로운 요구 사항에 쉽게 적응할 수 있습니다.

엣지로 이동하는 AI의 최신 트렌드는 이 두 기술을 결합하는 것입니다. IoT 데이터에서 정보를 추출하는 작업은 현재 주로 클라우드에서 이루어지지만, 정보의 대부분 또는 전부를 로컬에서 추출할 수 있다면 대역폭과 보안 문제는 덜 중요해집니다. IoT 장치에서 인공 지능이 실행되면 네트워크를 통해 대량의 원시 데이터를 전송할 필요가 거의 없으며 간결한 결론만 전달하면 됩니다. 통신 트래픽이 적으므로 네트워크 보안을 강화하고 유지 관리하기가 더 쉽습니다. 로컬 AI는 들어오는 트래픽을 검사하여 변조 징후가 있는지 검사하여 장치 보안을 향상시키는 데 도움을 줄 수도 있습니다.

산업 기계의 예측 유지보수는 AI와 IoT의 융합이 계속 진화할 애플리케이션입니다.

AIoT는 1980년대 마이크로프로세서가 개발된 방식과 유사한 개발 경로를 따르고 있는 것 같습니다. 처리는 범용 프로세서, 메모리, 직렬 인터페이스 주변 장치, 병렬 인터페이스 주변 장치 등 다양한 작업을 처리하는 별도의 장치에서 시작됩니다. 이는 결국 장치 작업을 단일 칩 마이크로 컨트롤러에 통합했으며, 이는 이후 특정 애플리케이션을 위한 전용 마이크로 컨트롤러로 발전했습니다. AIoT는 동일한 경로를 따르는 것으로 보입니다.

현재 AIoT 설계에서는 일반 AI 가속기와 AI 미들웨어가 보완된 프로세서를 사용합니다. AI 가속을 탑재한 프로세서도 등장하기 시작했다. 역사가 반복된다면 AIoT의 다음 단계는 특정 애플리케이션에 맞춰진 AI 강화 프로세서의 진화가 될 것입니다.

맞춤형 장치가 경제적으로 실행 가능하려면 다양한 주제 관련 응용 분야의 공통 요구 사항을 충족해야 합니다. 이러한 애플리케이션은 이미 눈에 띄기 시작했습니다. 그러한 주제 중 하나가 예측 유지 관리입니다. 산업 기계의 IoT 센서와 결합된 인공 지능은 사용자가 장비 고장의 전조가 되는 진동 및 전류 소모의 비정상적인 패턴을 식별하는 데 도움이 됩니다. AI를 센서 장치에 로컬로 배치하면 데이터 대역폭과 대기 시간이 줄어들고 장치 응답을 네트워크 연결에서 격리할 수 있는 이점이 있습니다. 전용 예측 유지 관리 AIoT 장치는 거대한 시장에 서비스를 제공할 것입니다.

두 번째 테마는 음성 제어입니다. Siri 및 Alexa와 같은 음성 비서의 인기로 인해 소비자는 다양한 장치에서 음성 제어 기능을 요구하게 되었습니다. 전용 음성 제어 AIoT 장치는 대역폭 및 대기 시간 문제를 해결하고 불안정한 연결 중에도 기능을 보장하는 데 도움이 됩니다. 오늘날 이러한 장치의 잠재적인 용도는 엄청납니다.

전문 AIoT 장치로 다룰 수 있는 다른 잠재적인 주제가 있습니다. 산업 안전 및 건물 관리를 위한 환경 센싱이 그 중 하나입니다. 화학 공정 제어는 또 다른 문제입니다. 세 번째는 자율주행차 시스템이다. 네 번째 유형은 특정 대상을 식별하는 카메라입니다. 앞으로 더 많은 것이 있을 것이라는 데에는 의심의 여지가 없습니다.

인공지능 기술은 앞으로도 계속될 것으로 보이며, 처리 기술과 마찬가지로 다음 진화는 주요 시장을 위한 특수 장비 개발이 될 것입니다. 이 외에도 업계에서는 AIoT의 이점이 점점 더 많은 시장에 효과적으로 도달할 수 있도록 애플리케이션에 따라 맞춤 설정할 수 있는 구성 가능한 AI 가속기를 개발할 가능성이 높습니다.

아직 극복해야 할 기술적 과제가 많습니다. 장치 크기와 전력 소비는 항상 부수적인 문제였으며 AI는 이를 해결하기 위해 더 많은 작업을 수행해야 합니다. AI를 사용하면 개발 도구가 애플리케이션 개발 작업을 단순화하기 위해 더 많은 작업을 수행할 수 있습니다. 개발자는 앱 개발에 대한 대안적 접근 방식인 인공 지능에 대해 더 많이 배워야 합니다. 그러나 역사가 길잡이라면 이러한 어려움은 곧 극복될 것입니다.

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