エッジAIとエッジコンピューティングとは？
エッジAIの導入：業界トレンドとハードウェア選択について
エッジAIは、医療、製造、小売、スマートシティなど、さまざまな分野で導入が進んでいます。エッジでのディープラーニングを活用した生成データに基づくリアルタイムのデータ処理と意思決定のニーズの高まりが、この傾向に拍車をかけています。
この分野で最も注目されているのが、拡張性と相互運用性を提供するソリューションです。企業は、長期的な実行可能性と費用対効果を確保するため、既存のインフラにシームレスに統合でき、需要の増大に応じて拡張できるエッジコンピューティングのフレームワークを求めています。
こうした要望に応じて、システムメーカーは5Gネットワークの統合を進めています。この取り組みによって、エッジコンピューティングに大きな変化をもたらします。エッジデバイスの性能は高速接続と低遅延の5Gによって強化され、特にスマートファクトリー 、さらにはスマートシティにおいて、より高速なデータ処理とより堅牢なアプリケーションが可能になります。
エッジAIを実現するには、エッジデバイスに最適化されたAIモデルの開発が重視されるようになっています。その一つが、軽量アルゴリズムの作成です。限られた演算能力とエネルギーリソースを持つデバイスの実効性を高め、クラウドコンピューティングリソースに頼らずに効率的なパフォーマンスを実現することができます。
エッジコンピューティングは、企業や自治体にとって優先的な重要事項であるデータのプライバシーとセキュリティにも対応します。データをローカルで処理することで懸念は軽減され、機密情報を中央サーバーに送信する必要性を最小限に抑えることができます。こうした対処は、医療や金融など機密データを扱う分野において特に重要です。
エッジAIとエッジコンピューティングの今
最近ではエッジサーバーやAIアクセラレータ などエッジコンピューティング専用に設計されたハードウェアの開発が急増しています。これらのデバイスはエッジ環境のニーズに合わせてカスタマイズされており、抜群の処理能力とエネルギー効率を誇ります。ただし、これらのプラットフォームはかなり複雑で、気軽に手出しできるものではありません。
エッジAIには、特にリアルタイムでの結果の反映、過酷な環境での動作、低い電力消費の維持など、課題がいくつかあります。リアルタイムでの結果の反映には、非常に高速な処理能力が求められますが、エッジデバイスの計算能力が限られていることが制約となる場合があります。もちろん、複雑なAIアルゴリズムをローカルで処理しながら低遅延を維持することは、大きなハードルです。精度や速度を損ねることなく、デバイスを効率的に動作するように最適化することは重要ですが、実現するのは決して容易ではありません。
エッジデバイスは、極端な温度、湿度、ほこり、振動など、標準的なコンピューティング操作に適さない環境下に配備されることがよくあります。厳しい条件下でも、デバイスが稼働し続け、信頼性を維持するには、堅牢で耐久性のあるハードウェアが必要です。その場合、配備とメンテナンスはより複雑になり、コストも増大します。
また、厳しい環境下でのコンピューティングは想定以上の電力をすぐに消費する可能性があります。冷却が難しいシステムの場合もあり、電力消費を最小限に抑えることは不可欠です。AIコンピューティングを行うプラットフォームでは、パフォーマンスと電力消費のバランスを取ることが課題になります。インテルが作製しているような低電力消費のAIプロセッサーを開発したり、エネルギー効率を高めるためにアルゴリズムを最適化したりすることは不可欠ですが、それも難しいタスクです。
工場でのエッジAI
エッジAIは、効率性、安全性、意思決定能力を向上させ、ファクトリーやスマートシティに多大な利益をもたらします。例えば、エッジAIは、工場の機械や生産ラインのリアルタイム監視を可能にし、潜在的な問題を特定して故障の発生を未然に防ぎます。予測メンテナンスは、ダウンタイムとメンテナンスコストを削減し、円滑な業務を維持します。
現場に設置されたセンサーやカメラからのデータを分析し、製品に欠陥や異常がないかを即座に検知します。データを中央サーバーに送信する時間的なロスがなくなり、より高い品質基準を確保できます。工場フロアで迅速な意思決定ができる機能を備えており、複雑なタスクの自動化が進み、生産性と業務効率の向上につながります。作業員をリアルタイムで監視し、危険が生じた場合は即時の警告と介入により、事故を防止できます。
スマートシティのエッジAI
スマートシティでは、エッジAIが交通カメラやセンサーからのデータを処理し、交通の流れを最適化し、渋滞を緩和し、公共交通機関の効率を向上させます。通勤者にリアルタイムの最新情報を提供することも可能です。ビデオフィードなどのローカルセンサーデータをエッジAIが分析し、犯罪や緊急事態などの事案を迅速に検知し対処することができます。これにより、対応時間が改善され、全体的な安全を向上させることができます。
エッジAIは、リアルタイムのデータに基づいて設定を調整することで、スマートビルや街灯のエネルギー使用を最適化し、大幅な省エネと二酸化炭素排出量の削減を実現します。環境センサーからのデータを処理して大気汚染や騒音レベルなどを監視し、健康的な生活環境を維持するための適時適切な措置を実行します。
選択肢は豊富でも、選択は賢く
エッジAIプラットフォームの選択に当たってエンジニアは、CPU/GPU、耐久性、セキュリティ、統合、安定したサプライチェーンなどを多面的に検討し、数多くの決定をしなければなりません。まず優先すべき事項は、CPUが負荷に対応できることを確認することです。インテルなどの主要なCPUやGPUとの互換性があれば、必要なパフォーマンスが得られます。AIモデルの開発と導入をスムーズに行うためには、必要なAIフレームワークやライブラリとプラットフォームに互換性がある可動化を確認することが重要です。
産業用または野外環境での信頼性を確保するためには、極端な温度、ほこり、湿度、振動などの過酷な環境にも耐え得るように設計されたプラットフォームを選択しなければなりません。 これを実現するには、堅牢性を示すIP（侵入保護）評価などの認証を確認する必要があります。
データ保護に関しては、機密データを保護し、不正アクセスを防止するために、暗号化、セキュアブート、信頼されたプラットフォームモジュール（TPM）など強固なセキュリティ機能がプラットフォームに備わっていることを確認してください。もちろん、セキュアなソフトウェア開発と、脆弱性を修正するパッチの定期的なアップデートがサポートされているかどうかも確認しなければなりません。
プラットフォームは、システムで使用されている既存のセンサーやカメラなどのハードウェアコンポーネントとシームレスに統合されている必要があります。現在のソフトウェアスタックとの互換性と、クラウドコンピューティングサービス、IoTプラットフォーム、その他のエンタープライズシステムとの統合のしやすさを確認してください。また、プラットフォームが他のシステムやプロトコルと通信し、動作できることも確かめてください。
安定したサプライチェーンは見落とされたり、当然のこととして軽視されたりしがちです。ですが、一貫した納品とサポートで定評のサプライヤと提携することは極めて重要です。サプライヤの実績や他の顧客による評価を考慮することが大切です。また、コンポーネントやプラットフォーム製品の老朽化や供給の中断を避けるためには、製品の予想寿命を通して入手可能であることを確認することも重要です。さらに、継続的な信頼性とパフォーマンスを維持するために、サプライヤが提供する技術サポート、保証、アフターサービスなどの優劣も慎重に検討する必要があります。
ASUS IoTは、インテルのCPU/GPUコンピューティングとAIoTを組み合わせたエッジAIシステムを提供するプラットフォームプロバイダです。同社のプラットフォームは、エッジでのリアルタイムAI推論などの多様なアプリケーションにおいて、インテルCPUが提供する拡張可能なパフォーマンスを最大限に発揮します。
ASUS IoTのシステムの多くは、堅牢でファンレス、耐振動構造、幅広い温度対応、低電力消費など、ファクトリーオートメーション（FA）、マシンビジョン、ビデオ解析、スマートシティに必要な特性を備えて設計されています。ASUS IoTは、最も困難なシナリオにおいても堅牢性と信頼性を確保し、エッジAIとエッジコンピューティングの新時代におけるイノベーションと効率性を推進します。詳細については、ASUS IoTにお問い合わせください。