エッジに AI を搭載した産業オートメーションへの取り組み

自動化競争の中で、業界はプロセス、効率、安全性を向上させる方法を模索しています。 したがって、コンピューター プログラムはパターンを認識し、タスクを繰り返し安全に実行する必要があります。 AI の効率化、IoT デバイスの導入、エッジ コンピューティングの最近の進歩により、エッジ AI の新たな機会が開かれています。 現在、ほぼすべての企業に、エッジ AI の導入からメリットを享受できる職務があります。

エッジ AI とは何ですか?

現在、スマート デバイスは手首から家、車に至るまで、あらゆる場所にあります。 これらは自律コンピューティングを実行し、相互にデータを交換することができます。これは、一般にモノのインターネット (IoT) として知られる概念です。 研究機関の IDC は、2025 年には 416 億台の IoT デバイスが接続され、79.4 ゼタバイトのデータを生成すると予測しています。これらすべてのデータ交換はデータセンターに大きな負荷を与えます。 したがって、エッジ コンピューターは、処理能力の一部をその原点 (デバイス) に近づけるために利用されます。

拡張すると、エッジ AI はエッジ コンピューティングと人工知能を組み合わせたものです。 コンピューターは、集中型のクラウド コンピューティング施設ではなく、ネットワークのエッジで AI 計算に基づいてデータを収集、処理、理解します。 これにより、接続に関係なく、エッジでの安全なリアルタイムの意思決定が可能になります。

エッジ AI はインダストリー 4.0 にどのようなメリットをもたらしますか?

全体的に、人工知能の普及が進むにつれて、エッジ AI も成長しています。 そして、その技術的な複雑さにもかかわらず、エッジ AI の最終的な目標は、デバイス自体に近づくことで、移動する必要があるデータの量を削減することです。 これにより、ビジネスにいくつかの利点がもたらされます。

• リアルタイム分析の遅延の削減:

  IoT の普及により、ビッグデータの爆発的な増加が加速しました。 ビジネスのあらゆる側面でデータを収集できるようになったことで、クラウドとの間のデータ転送には時間がかかります。 Edge AI は、データをデバイス レベルでローカルに処理することでレイテンシーを削減します。

• 高可用性:

  すべての処理データにインターネット アクセスが必ずしも必要ではないため、分散化とオフライン機能によりエッジ AI がより堅牢になります。

• 帯域幅要件とコストの削減:

  データをデバイス上でローカルに処理すると、インターネット帯域幅、エネルギー、ネットワーク コスト、クラウド ストレージのコストが削減されます。

• データ セキュリティの向上:

  エッジ AI システムは、ほとんどのデータをローカルで処理し、分析と洞察のみをクラウドにアップロードします。 これにより、クラウドやその他の外部の場所に送信されるデータ負荷が大幅に軽減され、安全性が高まります。 また、セキュリティの向上に伴ってプライバシーも確保され、特に IoT デバイスにとって、プライバシーの重要性が全体的に高まっています。

• インテリジェンスと改善:

  モデルによっては、AI アプリケーションは、プログラマーの予想される入力にのみ応答する従来のアプリケーションよりも強力で柔軟です。 AI モデルは、より多くのデータを取得するにつれて精度が向上します。 エッジ AI アプリケーションは、正確または自信を持って処理できないデータに直面した場合、通常、AI が再トレーニングしてそこから学習できるように、そのデータをアップロードします。 エッジでのモデルの運用期間が長ければ長いほど、モデルの精度は高くなります。

エッジ AI テクノロジーはなぜ機能するのでしょうか?

機械が物体の検出、データ処理、理解、人間との会話などを正常に実行するには、人間の認知を機能的にエミュレートする必要があります。 つまり、人工知能を実装するということです。 多くの AI モデルは機械学習を活用しており、特別にプログラムしなくてもプロセスを学習して最適化できる機能を備えています。 他のモデルはニューラル ネットワークを採用しており、特定の質問の多くの例と正解を入力することで、特定の質問に答えるように訓練されています。 このトレーニング プロセスはディープ ラーニングとして知られています。

エッジ AI デバイスは、組み込みアルゴリズムを使用して、デバイスの動作を監視し、特定のネットワークのエッジでデバイス データを収集および処理します。 つまり、エッジ コンピューティング デバイスや IoT デバイスを搭載したマシンなど、システムの実行に必要なデータと情報が生成される場所の近くです。 これにより、デバイスは意思決定を行い、問題を自動的に修正し、将来のパフォーマンスを予測できるようになります。

Edge AI は、幅広いハードウェア上で実行できます。 しかし、現在市販されているエッジ AI のターゲット デバイスは、多くの場合、エッジのメモリ、パフォーマンス、サイズ、消費電力の要件を完全に満たすほど強力でも耐久性でもありません。

Winmate は、30 年近くにわたり、革新的で耐久性のある産業用コンピューティング テクノロジーの開発における世界的リーダーであり続けています。 Winmate は、オペレーショナル エクセレンスと革新的なテクノロジの基盤に基づいて構築されており、高度な CPU とグラフィックスを備えたエッジ コンピューティング テクノロジを提供します。 統合された IoT 機能と長期サポートによるパフォーマンスの向上。 すべての Winmate テクノロジーは、あらゆるレベルでシームレスなエンタープライズ統合を実現できるように柔軟に設計されています。 Winmate はお客様のニーズを満たす OEM サービスも提供します。 当社の設計構築の専門知識により、指定されたハードウェア モジュールとセンサーのほとんどを当社の製品に統合して、コストとリスクを削減しながら、お客様の業界またはアプリケーションに合わせてカスタマイズされたソリューションを作成できます。

どのエッジ AI テクノロジーがあなたのビジネスに適しているかを判断するのにサポートが必要ですか? それともデモサンプルをリクエストしたいですか？ チームに相談して質問を解決してください。