AI の未来はエッジにあります

モノのインターネット (IoT) は、複製を続けるエンティティのネットワークのようなもので、前例のない膨大な量のデータを生成します。 2025 年までに、世界中で 754 億 4,000 万台の接続デバイスが存在すると推定されています。

これらの数字を合理化することに挑戦している一方で、確かなことの 1 つは、私たちの世界はますますつながり、状況に応じて、応答性が高くなっているということです。 これらのデバイスから取得するデータは、新世代のインテリジェント アプリケーションを強化するために使用されますが、同時に課題も生じます。このデータを管理する人にとって価値を生み出すために、これをどのように処理するのが最善でしょうか?

ここでエッジ コンピューティングが登場します。エッジ コンピューティングは、コンピューティング リソースをデータのソース、つまり、データをもたらすイベントを生成する資産、プロセス、アクターに近づける分散コンピューティング パラダイムです。

グラフィカル処理 (NVIDIA の株価は 1 つの指標にすぎません) を中心に多くの興奮が生まれていますが、エッジは、意思決定やイベントのトリガーに必要な時間と複雑さが求められる状況において、差別化を図り、競争上の優位性を獲得するための重要なフロンティアです。テーブルステークス。

エッジ コンピューティングにより、AIoT アプリケーションに不可欠なリアルタイム データ処理と低遅延フィードバックが可能になります。 AIoT (Artificial Intelligence of Things) は、エッジ コンピューティング デバイスを利用して、ほぼリアルタイムで有意義な洞察を生成する機械学習モデルのアプリケーションです。

これらのデバイスは、エネルギー メーター、温度センサー、資産トラッカーなどのデータを処理および同化するセンサーとして、さらに重要なことに、このデータを集合的に消費および処理するゲートウェイ デバイスに提供されます。

Statista は、世界のエッジ コンピューティング市場は 2025 年までに 2,573 億ドルに達すると予測しています。また、国立科学財団の記事によると、クラウド コンピューティングの平均レイテンシが 100 ミリ秒であるのに対し、エッジ コンピューティングの平均レイテンシは 10 ミリ秒です。

GlobalData によると、エッジ コンピューティングは低遅延で負荷の高いメインフレーム、クラウド データベース、処理環境を備えているため、データ処理コストを最大 70% 削減でき、AI にさらなるメリットをもたらします。

従来、BI と高度な分析は履歴データを分析して傾向とパターンを特定するために使用されてきました。 しかし、エッジ コンピューティングを使用すると、データからリアルタイムで意味のある革新的な結果を計算して生成できるようになりました。 これにより、企業はリアルタイムで意思決定を行うことができ、効率と生産性の大幅な向上につながる可能性があります。

たとえば、スマート セル サイトでは、環境や機器の温度から、サイトに設置されている電力消費量や容量に至るまで、あらゆるデータを収集するためにセンサーが使用されます。 このデータは、効率の向上、ダウンタイムの防止、生産の最適化、つまり高品質で一貫した信号リレーに使用できます。

ただし、データが集中的に転送および処理される場合、コストのかかる遅延が発生する可能性があり、サービス提供が不十分な一瞬が顧客満足度や、サービスを提供および運用するためのスタッフの可用性に影響を与えます。

これにより、機械が熱くなったり、制御可能な状況を超えて損傷したり、量や質の面で標準以下の稼働を実現したりするなどの問題が発生する可能性があります。 同じフレームワークは、鉱山機械、スマート ビルディング、工場、医療施設などに適用できます。

エッジ コンピューティングを使用すると、データがローカルで処理されるため、これらの遅延がなくなります。 これにより、より迅速な意思決定とパフォーマンスの向上が可能になります。 さらに、エッジ コンピューティングは、データをローカルに保持することで、サイバー攻撃に対する脆弱性が少なくなり、セキュリティの向上にも役立ちます。

エッジで AIoT を実現するには、10 の要素を考慮して考慮する必要があります。 これは、AIoT がいかに多面的であるか、およびさまざまな機能と機能を強化するために必要なレベルを示しています。

強力なエッジ コンピューティング インフラストラクチャを構築することが重要です。 これには、データをローカルで処理および分析できるエッジ デバイスとゲートウェイの導入が含まれます。