업계에서 엣지 AI를 활용하여 수익을 극대화하는 방법

우리 모두 알고 있듯이 인공 지능은 컴퓨팅 성능을 소비하고 많은 수의 데이터 센터가 필요합니다. 그러나 적절한 상황에서는 더 작고 휴대성이 뛰어난 장치에서도 인상적인 기능을 발휘할 수 있습니다.

Edge AI는 데이터 소스에 더 가까운 분산형 하드웨어 장치에 인공지능 시스템을 배치하는 방식입니다. 이 접근 방식은 대기 시간을 줄이고, 개인 정보 보호를 강화하고, 한 장치에서 다른 장치로의 데이터 전송을 줄이고, 기본 AI 애플리케이션의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 그러나 다른 일반적인 클라우드 컴퓨팅 워크로드보다 더 많은 컴퓨팅 성능이 필요할 수도 있습니다.

Edge AI는 컴퓨팅을 데이터 소스에 가깝게 유지하여 개인 정보 보호가 최우선인 경우 보안을 보장하고, 접근하기 어려운 위치에서 데이터를 수집할 때 물류 이점을 제공하는 성능상의 이점을 제공합니다. 비즈니스 리더가 알아야 할 Edge AI 사용 사례가 수직 시장 전반에 걸쳐 나타나고 있습니다. 살펴볼 주요 사례로는 제조 및 생산, 의료, 에너지, 운송 및 소매업이 있습니다.

Edge Artificial Intelligence and Edge Computing

Edge Artificial Intelligence는 스마트폰, 스마트 냉장고 및 기타 사물 인터넷 장치와 같은 장치에 지능형 컴퓨팅 성능을 직접 적용하는 것입니다. 이러한 장치는 인터넷을 통해 정보가 전송될 때까지 기다리지 않고 결정을 내릴 수 있습니다. 엣지 컴퓨팅은 컴퓨팅 작업을 데이터 수집에 더 가깝게 이동하는 것입니다. 엣지 컴퓨팅에는 인공 지능 의사 결정 외에도 데이터 저장 및 단순 처리와 같은 작업도 포함됩니다.

PwC의 글로벌 인공 지능 리더인 Anand Rao는 엣지 인공 지능이 많은 산업에서 제품에 대한 데이터를 수집하고 활용하는 방식에 혁명을 일으키고 있다고 말했습니다.

엣지 컴퓨팅은 입원 모니터링 및 예측 유지 관리에 사용되는 시스템과 같은 많은 강력한 시스템을 실행합니다. Edge AI는 이러한 작업의 성능을 향상시킵니다. 예를 들어, 컴퓨터 비전을 사용하여 환자의 미끄러짐이나 넘어짐과 같은 중요한 이벤트를 로컬 장치에서 감지한 다음 의료진에게 경고를 보낼 수 있습니다. 에지 장치 추가 기능의 다른 예로는 자연어 처리 및 예측 분석이 있습니다.

글로벌 전략 및 경영 컨설팅 회사인 Kearney의 고급 분석 실무 파트너인 Bharath Thota는 다음과 같이 말했습니다. "엣지 인공 지능과 엣지 컴퓨팅은 우리가 데이터를 처리하고 데이터에서 가치를 추출하는 방식을 바꾸고 있지만 그렇게 하지 않습니다.

Edge AI가 기업에 제공하는 이점

기업에 제공되는 이점에는 대용량 데이터 시나리오에서 네트워크 로드와 관련된 비용 절감, 민감한 애플리케이션에 대한 개인 정보 보호, 향상된 추론 성능 및 정확성이 포함됩니다. Edge AI는 또한 복잡한 AI 계산을 로컬 장치에 푸시하여 효율성을 높이고 비용을 절감합니다. 이를 통해 대규모 중앙 집중식 컴퓨터 시스템 및 서버에 대한 AI 추론 워크로드의 의존도가 줄어듭니다. 애플리케이션이 데이터에 대한 실시간 분석을 수행해야 하는 상황에서는 데이터 소스에 근접하면 대기 시간을 줄일 수 있습니다.

엣지 인공지능은 데이터 보안을 향상시킬 수 있습니다. 데이터 수집 프로세스를 현지화하고, 데이터 소스에서 예측을 수행하고, 외부 네트워크 트래픽을 AI 모델의 출력으로만 제한하여 잠재적으로 민감한 데이터 입력을 보호합니다. Edge AI는 네트워크 연결이 불안정한 원격 장치 및 운영을 위한 안정적인 솔루션입니다.

이 콘텐츠에서 글로벌 컨설팅 회사 Protiviti Consulting의 수석 이사인 Lucas Liu는 Edge AI가 대기 시간을 줄이고 인터넷 연결의 필요성을 줄입니다. 이러한 시나리오에서는 엣지 컴퓨팅 설정을 통해 애플리케이션이 더 빠르게 실행됩니다.

엣지 AI에 대한 산업별 사용 사례

업계 사용 사례에는 다음이 포함됩니다.

제조 및 생산: Edge AI 개선 차량 또는 그룹의 예측 유지 관리 생산 장비. AI 모델은 장비가 고장날 가능성이 가장 높은 시기를 예측합니다. 로컬에서 실행되는 알고리즘은 특히 기계의 진동, 열 및 음향 데이터를 분석합니다. 고해상도로 실시간으로 이 작업을 수행합니다. 분석을 통해 얻은 통찰력이 결과물입니다.

데이터 정리 및 이상 탐지 기능: 제조 공장 및 현장 운영에서 대규모 데이터 수집 작업을 개선할 수 있습니다. 이러한 작업을 로컬로 수행하면 데이터 오버헤드가 줄어들고 응답 시간이 향상됩니다.

헬스케어: Edge AI는 환자를 실시간으로 모니터링하여 치료와 안전을 개선하는 데 도움이 됩니다. 환자의 웨어러블 장치는 건강 데이터를 수집합니다. AI 기반 정보 분석이 로컬에서 이루어지면 중앙에서 처리할 데이터를 전송하는 것보다 대역폭 소비를 줄이고 데이터 프라이버시를 강화합니다.

에너지. Edge AI는 실시간으로 장치를 모니터링할 수 있습니다. 이는 제조 사용 사례에서처럼 발전소, 풍력 발전 단지와 같은 에너지 장비에 수리가 필요한 시기를 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 바쁜 시간을 식별하고, 사용 패턴을 예측하고, 공장에서 에너지를 할당하는 방법을 개선하기 위해 에너지 사용 데이터를 연구하는 도구를 개선할 수 있습니다.

교통: Edge AI는 차량에 부착된 센서의 데이터를 실시간으로 처리하여 자율 주행 차량이 주변을 이해하고 결정을 내리며 빠르게 탐색할 수 있도록 합니다. 또한 차량이 차선을 벗어날 때 경고를 제공하고 운전자 지원 시스템을 강화할 수도 있습니다.

소매: Edge AI는 손실 방지 지원으로 비디오 스트림을 처리하여 보안 사고 감지를 향상합니다.

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