엣지 인공지능과 엣지 컴퓨팅이란?

Edge AI는 인공지능에서 가장 주목할만한 새로운 영역 중 하나로, 사람들이 데이터 전송으로 인한 개인 정보 보호나 속도 저하에 대해 걱정할 필요 없이 인공지능 프로세스를 실행할 수 있도록 해줍니다. Edge AI는 인공지능의 활용을 더욱 광범위하고 광범위하게 만들어 스마트 기기가 클라우드에 액세스하지 않고도 입력에 빠르게 응답할 수 있도록 해줍니다. 이는 엣지 AI에 대한 간략한 정의이지만 몇 가지 사용 사례를 탐색하여 엣지 AI를 더 잘 이해하는 시간을 갖도록 하겠습니다. 첫째, 엣지 AI는 의료 산업에 널리 적용됩니다. 예를 들어 모니터링 장치에 엣지 AI를 통합하면 환자의 활력 징후를 보다 정확하게 모니터링 및 분석하고 필요할 때 즉시 대응할 수 있습니다. 이 기능을 통해 의료 서비스의 효율성을 높이는 동시에 중요한 개인 데이터를 안정적으로 처리할 수 있습니다. 또한 엣지 인공지능(Edge AI)은 스마트홈에도 적용될 수 있다. 스마트 스피커, 스마트 TV 등 홈 디바이스에 인공지능을 접목함으로써 사용자는 스마트 디바이스와 더욱 광범위하고 편리하게 상호 작용할 수 있습니다. 엣지 인공지능의 존재로 인해 이러한 장치는 더 이상 클라우드에 의존할 필요가 없습니다

에지 컴퓨팅이란 무엇입니까?

에지 인공 지능을 진정으로 이해하려면 먼저 엣지 컴퓨팅을 이해해야 하며, 엣지를 이해하는 가장 좋은 방법이 필요합니다. 컴퓨팅은 클라우드 컴퓨팅과 비교하는 것입니다. 클라우드 컴퓨팅은 인터넷을 통해 컴퓨팅 서비스를 제공하는 것입니다. 반면에 엣지 컴퓨팅 시스템은 클라우드에 연결되지 않고 로컬 장치에서 실행됩니다. 이러한 로컬 장치는 전용 에지 컴퓨팅 서버, 로컬 장치 또는 사물 인터넷(IoT)일 수 있습니다. 엣지 컴퓨팅을 사용하면 많은 이점이 있습니다. 예를 들어 인터넷/클라우드 기반 컴퓨팅은 대기 시간과 대역폭으로 제한되는 반면, 엣지 컴퓨팅은 이러한 매개변수로 제한되지 않습니다.

엣지 AI란 무엇인가요?

에지 컴퓨팅에 대해 이해했으니 이제 엣지 AI를 살펴보겠습니다. Edge AI는 인공지능과 엣지 컴퓨팅을 결합합니다. 인공 지능 알고리즘은 엣지 컴퓨팅 기능을 갖춘 장치에서 실행됩니다. 클라우드에 접속하지 않고도 실시간으로 데이터를 처리할 수 있다는 장점이 있다.

많은 컴퓨팅 성능이 필요하기 때문에 대부분의 최첨단 인공지능 프로세스는 클라우드에서 수행됩니다. 결과적으로 이러한 AI 프로세스는 다운타임이 발생하기 쉽습니다. 엣지 AI 시스템은 엣지 컴퓨팅 장치에서 실행되기 때문에 필요한 데이터 작업을 로컬에서 수행하고 인터넷 연결이 설정될 때 전송되며 시간을 절약할 수 있습니다. 딥러닝 알고리즘은 장치 자체(데이터의 출처)에서 실행될 수 있습니다.

클라우드에 액세스하지 않고 AI를 요구하는 장치가 점점 더 많아짐에 따라 Edge AI는 점점 더 중요해지고 있습니다. 현재 얼마나 많은 공장 로봇이나 자동차에 컴퓨터 비전 알고리즘이 장착되어 있는지 생각해 보세요. 이 경우 데이터 전송 지연 시간이 치명적일 수 있습니다. 빠른 응답 시간이 매우 중요하기 때문에 기기 자체에는 클라우드 연결에 의존하지 않고 이미지를 분석하고 분류할 수 있는 엣지 AI 시스템이 있어야 합니다.

클라우드에서 수행되는 정보 처리 작업을 엣지 컴퓨터에 위임하면 결과적으로 실시간 대기 시간, 실시간 처리가 발생합니다. 또한 데이터 전송을 가장 중요한 정보로 제한함으로써 데이터 양 자체를 줄이고 통신 중단을 최소화합니다.

Edge AI 및 IoT

Edge AI는 5G 및 사물 인터넷(IoT)과 같은 다른 디지털 기술과 결합됩니다. IoT는 엣지 AI 시스템에서 사용할 데이터를 생성할 수 있으며, 5G 기술은 엣지 AI 및 IoT의 지속적인 개발에 매우 ​​중요합니다.

사물 인터넷은 인터넷을 통해 서로 연결되는 다양한 스마트 기기를 말합니다. 이러한 모든 장치는 엣지 AI 장치에 공급될 수 있는 데이터를 생성하며, 이는 클라우드와 동기화될 때까지 데이터의 임시 저장 장치 역할도 합니다. 이 데이터 처리 방법을 사용하면 유연성이 향상됩니다.

5세대 모바일 네트워크 5G는 엣지 컴퓨팅 인텔리전스와 사물 인터넷의 발전에 매우 중요합니다. 5G는 최대 20Gbps의 더 빠른 속도로 데이터를 전송할 수 있지만 4G는 1Gbps의 속도로만 데이터를 전송할 수 있습니다. 5G는 또한 더 나은 대기 시간 속도(1ms~10ms)를 지원하는 동시 연결(평방 킬로미터당 1,000,000)을 지원합니다. 4G에 비해 이러한 이점은 사물 인터넷이 발전함에 따라 데이터 양이 증가하고 전송 속도에 영향을 미치기 때문에 중요합니다. 5G는 더 넓은 범위의 장치 간에 더 많은 상호 작용을 가능하게 하며, 그 중 다수는 엣지 컴퓨팅 인텔리전스를 탑재할 수 있습니다.

EDGE AI 사용 사례

Edge AI 사용 사례에는 클라우드를 통하는 것보다 로컬 장치에서 데이터 처리가 더 효율적으로 수행될 수 있는 거의 모든 상황이 포함됩니다. 그러나 엣지 AI의 가장 일반적인 사용 사례에는 자율 주행 자동차, 자율 드론, 얼굴 인식 및 디지털 보조 장치가 포함됩니다.

자율주행차는 엣지 인공지능과 가장 관련성이 높은 사용 사례 중 하나입니다. 자율주행차는 지속적으로 주변을 스캔하고 상황을 평가하여 주변 사건을 기반으로 궤적을 수정해야 합니다. 이러한 상황에서는 실시간 데이터 처리가 중요하므로 온보드 엣지 AI 시스템이 데이터 저장, 조작 및 분석을 담당합니다. 레벨 3 및 4(완전 자율주행) 차량을 시장에 출시하려면 엣지 AI 시스템이 필요합니다.

자율 드론은 인간 운영자가 조종하지 않기 때문에 자율 주행 자동차에 대한 요구 사항은 매우 유사합니다. 드론이 비행 중에 제어력을 잃거나 오작동할 경우 추락하여 재산이나 인명 피해를 초래할 수 있습니다. 드론은 인터넷 액세스 포인트 범위를 넘어 비행할 수 있으며 엣지 AI 기능을 갖추고 있어야 합니다. 드론을 통해 패키지를 배송하는 것을 목표로 하는 Amazon Prime Air와 같은 서비스의 경우 엣지 AI 시스템이 필수적입니다.

Edge AI의 또 다른 사용 사례는 얼굴 인식 시스템입니다. 얼굴 인식 시스템은 컴퓨터 비전 알고리즘을 사용하여 카메라에서 수집한 데이터를 분석합니다. 보안과 같은 작업에 사용되는 얼굴 인식 애플리케이션은 클라우드에 연결되지 않은 경우에도 안정적으로 실행되어야 합니다.

디지털 비서는 엣지 AI의 또 다른 일반적인 사용 사례입니다. Google Assistant, Alexa, Siri와 같은 디지털 비서는 인터넷에 연결되지 않은 경우에도 스마트폰 및 기타 디지털 장치에서 실행될 수 있어야 합니다. 데이터가 장치에서 처리되면 클라우드로 전송할 필요가 없으므로 트래픽을 줄이고 개인 정보 보호를 보장할 수 있습니다.

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