エッジ コンピューティング には、クラウド コンピューティングにはかなわない重要な利点がいくつかあります。
エッジ コンピューティングには 革新的な可能性があります。クラウドから離れ、モノのインターネット（IoT ）デバイスに近づいた処理とインテリジェンスは、ビジネスの方法を変化させながら、データが果たす方法において大きな利点を提供することができます。
主な利点には、速度の向上と、高速ネットワーク接続に対する条件の減少という2つがあります。まず、速度の向上については、 データはもはやクラウドに送って処理する必要がないため、 その結果をほぼ瞬時に得られます。しかしさらに興味深いのは、2番目の高速ネットワーク接続に対する条件の減少です。エッジ デバイスは、クラウドにデータを送信するのではなく、オフラインで決定することができます。接続が悪かったり接続の信頼性が低い地域では、クラウド システムでできない分野で「エッジ AI」 システムが作動します。
自動走行車が最も良い例です。ここでは、決定を瞬時に行い、しばしば堅固なネットワーク接続のないエリアで行うことが必要です。この場合、エッジ コンピューティング (エッジ AIと組み合わせて) が、状況決定を行う唯一の方法となります。実際、差し迫った衝突が予測されるときに自動車のブレーキを応用する 緊急自動ブレーキ(AEB) システムは、衝突を38%減少させていると計測されています。
エッジ AIで必要なものは何か？
エッジ AIの実装には、データをローカライズしたコンピューターに送信できるIoTセンサーが必要です。次にコンピューターはプログラミングされたインテリジェンスを使用して、これを作動させることができるように入力データの意味を理解します。
もちろん、データ収集ポイントの近くでコンピューターを使用するには、VIA SOM-9X20 module や VIA ALTA DS 3 システム などのパワフルでスリムラインの組み込みプラットフォームが必要です。
簡単に聞こえるかもしれませんが、エッジ AI の実装は、単純なものから非常に複雑なものまで多岐にわたります。実際に、エッジ AI には、どんな場合にも通用するようなソリューションはありません。またこれによって、実装にはいくつかの共通の障壁が生まれています。これについてはPenton調査 にまとめてあります。ここでは、3大障壁と、別の産業分野で克服できる方法について見ていきましょう。
1. データ プライバシーとセキュリティ
プライバシーは、個人データの保護と共に、全ての人にとって重要な位置を占めています。消費者は、ますますプライバシー問題について高い意識を持ち、自分のデータがどのように使用されるかに興味を持っています。 その一方でEUの GDPR等の厳しいデータ保護法によって、企業は情報を収集、保存、使用する方法について慎重に考えています。
しかし、 エッジ AI はプライバシーやセキュリティを向上させることができます。エッジ AI システムは、個人情報をフィルターするように訓練できますし、一般化するためにビッグデータ分析用にデータ収集をフォーマットします。また、フォーマット済みのデータを保存するポイントがなくても、セキュリティが促進されます。
たとえば、小売りでの顧客エンゲージメント・プラットフォームの一部として使用される顔認識システム は、ローカルな処理リソースを使用して買い物客を確認できるため、クラウドに個人情報を送ることはありません。また データ 収集には、一般的な年齢や性別等の人口情報のみが収集されます。
医療ケアでは、 データ もローカルに保存・処理することができます。そのため、ECG 監視機器は、通常とは違ったリズムが検出されると、クラウドにすべてのデータを保存するのではなく、アラートを送ることができるだけです。同様に、自動走行車は刺激に対して反応しますが、地図を更新したり既存の自動システムを改良するために、一般的な運転統計値をクラウドに送ることができるだけです。
2. コストの高い実装とレガシーシステム
ビジネスでは常に予算がきつく、新技術の実装あるいは投資の元を取るにはどのくらいの時間がかかるかということについて、疑いもなく懸念を持っています。常に全費用の分析を実施しなければなりませんが、価格が参入の障壁となるということはありません。すぐに使えるシステムやより小規模な試験があれば、その費用も納得いくでしょう。
小売業界では VIAのスマート・リテール・エンゲージメント・システム によって、VIP客を見分けて、万引き犯をブラックリストに載せ、顧客統計情報を収集することができるようになります。
同様に、VIA Mobile360 ADAS システム は、既存の車両に搭載でき、360度カメラビューと衝突警告で安全性を強化します。
製造分野で潜在的な問題を監視するために、従来の機器に追加のセンサーを搭載して、エッジAIを使用することができますか？このようにすれば、皆さんは既存の機器を使用しながら、ダウンタイムを減らし、予測保全スケジュールから利点を得ることができます。Intel は、 欠陥の割り出し のために振動センサーを使用して、97％も減少させ、ファンろ過でのアップタイムを増加させることができました。
3. 不適切なインフラ
IoT デバイスは、膨大な量のデータを生成することができますが、そのすべてを処理、管理、制御することが必要です。これを必要とするインフラのレベルについては懸念がありますが、多くの業界では既にフルキャパシティで操作するネットワークを発見しています。
しかし、 エッジ コンピューティングならこれに対処できます。エッジ AIデバイスは、データをローカルで監視、制御することにより、収集・送信する情報量を制限することができます。その結果、クラウドベースのビッグデータ分析プロジェクトに本当に有用なデータのみを、中央で収集し保存することが必要となります。また、データ送信のスケジューリングは、ネットワークが遅いあるいは途切れる等の問題を解決しながら、注意深く処理することができます。
エッジ AI は、ビジネスを変化させるパワーを持ちながらも、そのプロセスは必ずしも複雑でも高価でもありません。エッジ AI は、一つのプロジェクトやエリアに集中することにより、ビジネスニーズに合ったデータのペースやコストを現在、そして未来に導入することができます。
VIAは、益々幅広い高度にカスタマイズされたエッジAIソリューションを開発し、VIA SOM-9X20 モジュール、 VIA エッジ AI 開発キット、 VIA ALTA DS 3 システムなどの採用プロセスを加速化させるのに役立ちます。
