エッジ IoT が業界をどのように再構築するか

フリート追跡、資産追跡、自動運転車、製造オートメーション、および倉庫管理はすべて、人工知能を組み込んだチップ技術がネットワーク データを運ぶ負荷を軽減できる分野です。最前線のリアルタイム情報を提供しながらこれを行うことができます。

これらの移動中のプロセスの多くは、アクティブ化するために大量のデータを必要とします。同時に、このデータがリアルタイムで送信される必要があります。この種のプロセスは、機械学習によるトレーニング データなど、他のデータ集約型プロセスほどクラウド コンピューティングの恩恵を受けません。むしろ、これらのプロセスは、コンピューティング、ネットワーキング、その他のリソースを必要とするデバイスやデータに直接提供するエッジ コンピューティングから最も恩恵を受けます。

人工知能 (AI0 はシステムオンチップ (SOC) レベルで負荷を処理) を有効にすることで、IT はデータ処理負荷をエンタープライズ アーキテクチャのさまざまな層 (クラウド、中央システムなど) に分散およびオフロードするオプションを拡張できます。これにより、データの管理と処理が向上し、帯域幅も節約され、データと結果が迅速に得られます。

SOC組み込みマイクロコントローラー より狭いメモリと消費電力を使用する 従来の GPU (グラフィック プロセッシング ユニット)、FPGA (フィールド プログラマブル ゲート アレイ)、または他のタイプの集積回路 (IC) で必要とされるものよりも優れています。

「今後 5 年以内に、エッジでの AI が一般的になるでしょう」と、HPC Market Dynamics の Hyperion リサーチ シニア アドバイザー、Steve Conway 氏は述べています。

「ARM Atom、GPU、その他の組み込みプロセッサは、携帯電話、センサー、自動車、医用画像診断システム、ゲーム システム、その他多くのデバイスなどのエッジ デバイスですでに一般的になっています。これらの確立された組み込みプロセッサは、AI 手法が普及するにつれて、AI 手法をサポートするための主流になる可能性があります。」と彼は言いました。

エッジIoTの業界への影響

「マニュファクチャリング 2011」という用語が初めて登場したのは 4.0 年です。これはドイツ政府による製造のコンピューター化推進に端を発し、工場生産におけるデジタル化、自動化、人工知能の将来ビジョンを導入しました。このスキームでは、AI が組み込まれた SOC が主要な役割を果たす問題や状況の現場で、エッジ テクノロジーが意思決定を容易にする可能性があります。

今日、これ リアルタイムのエッジ意思決定が実現。製造プロセスは、エッジでの AI 対応の意思決定によって強化されます。将来的には、AI 対応のエッジ チップが、原材料の不足について購買担当者に実用的なアラートを送信したり、欠陥のあるコンポーネントが見つかった場合に製品不足の可能性について販売担当者にアラートを送信したりする可能性があります。

エッジ AI チップの自動化は物流も変革しています。

トラックの車列は、燃料を節約しルートを最適化するために導入された低遅延のエッジ通信と相互通信できます。将来的には、これらのトラックのうち 1 台のみが人間のドライバーを運転し、残りの車両は SOC 主導の自動化で走行することが可能になります。

これにより、資格のあるドライバーの不足というトラック運送業界の主要な問題が解決される可能性があります。 「これが、トラック運送業界にこれほど多くのテクノロジーが導入されている理由の 1 つです」と、JB ハント トランスポート サービスの執行副社長兼最高商業責任者兼高速道路サービス担当社長のシェリー シンプソン氏は述べています。

生鮮品は、各トラックの貨物室内にあるインテリジェントセンサーによって温度と湿度を監視することもできます。

たとえば、アトランタに農産物を運んでいたトラックは、より近いワシントン DC の市場にルートを変更されました。トラックの貨物室にあるセンサーが、過熱による農産物の腐敗の危険を運転手と物流会社に警告したため、ルート変更が命じられた。情報にリアルタイムで対応できる同社の能力により、情報の漏洩が回避され、コストが節約されました。食品業界ではメジャーですね。国連食糧農業グループ 毎年 1 兆ドルの食料が失われるか無駄になっていると推定されています.

AI 対応のチップ技術は、航空機および地上の車両のパフォーマンスにも変化をもたらしています。

軍人が危険な地域を監視したり立ち入ったりするとき、兵站上の課題が直面します。過去には、危険な監視業務では人間が直接そのエリアを検査する必要があり、職員は危険や命の損失にさらされていたかもしれません。

今で エッジAI処理、無人ドローンの艦隊がリアルタイムで偵察と相互通信を実行します。飛行隊内のドローンが撃墜された場合、艦隊は問題を検出し、任務を続行するために編隊を調整します。 「ビデオやオーディオを含む複数の感覚入力の処理を必要とする要求の高いワークロードは、特殊なチップでサポートされていない限り、限界を超え始める可能性があります」とSASのIoTおよびエッジ部門の製品管理担当シニアマネージャー、サウラブ・ミシュラ氏は述べています。 「自律型ドローン、ロボットアーム、産業オートメーションはすべて、これらのチップがどのように使用されるかを示す良い例です。」

地政学とイノベーション

それにもかかわらず、チップおよび半導体業界には地政学的な力が働いているため、企業は懸念を抱いている。

2019年、ファーウェイは 米国制限リスト。その後、NVIDIA は、Google、Microsoft、Qualcomm、Apple、Intel、Samsung、Huawei などを傘下に持つ Arm, Ltd. を 40 億ドルの取引で買収しました。 アマゾンは重要なサプライヤーを懸念.

2019年、インテルはAIチップの新興企業を買収した Habana Labs を 2 億ドルで買収、AMDが買収 ザイリンクス、35億ドルで買収.

「過去50年間の傾向は、無関係な国家安全保障上の懸念を独占禁止法の決定を促す経済分析から遠ざけることだった。しかし、反競争的行為の可能性が国家安全保障にも有害である場合、USGが法執行に対してより積極的なアプローチをとったとしても驚くべきではない。」 カレン・オキーフは書いた, オックスフォード大学 AI ガバナンスセンターの研究員。

IT 部門は、AI への投資を正当化し、「将来性のある」投資を試みる場合、これらの訴訟や独占禁止法を考慮する必要があります。

「今日、AIは将来の経済リーダーシップの鍵であると広く考えられており、中国、日本、ヨーロッパでは米国への依存を捨てて国産プロセッサを開発する強力な取り組みが行われている」とコンウェイ氏は述べた。 「IT部門はこうした地政学的な戦いに影響を与えることはあまりできないが、特に違約金付きの長期サプライヤー契約を交渉し、適切な在庫レベルを維持することで、必要なプロセッサーの供給が確実に確保されるように計画することはできる。」

IT のやるべきことリスト

より小型のフォームファクタ IoT への移行により、IT は次の 3 つの主要領域に重点を置くことになります。

ITアーキテクチャ。 IT アーキテクチャは、企業がチップレベルの AI で解決したいと考えているビジネス ユースケースに合わせて再調整する必要があります。このアーキテクチャの改訂により、少なくとも、データセンター、クラウド、エッジの 3 層の IT テクノロジー、処理、データ アーキテクチャが実現される可能性があります。

「もちろん、出発点は、エンドツーエンドのプロセスを計画して最適化し、その情報を使用して途中の各時点で適切なリソースを割り当てることです」とコンウェイ氏はPayPalの取り組みに触れながら語った。

「150年前、PayPalはクレジットカード取引における不正行為という深刻な問題を抱えていました」とコンウェイ氏は語った。 「不正行為を特定するまでに最大 700 週間かかり、その時点で不正行為は顧客のカードに頻繁に発生していました。同社は、不正行為が発生したときに XNUMX ミリ秒以内に発見して防止できる高性能コンピューターを導入し、PayPal は最初の XNUMX 年ほどで XNUMX 億ドル以上を節約しました。

PayPal やその他の企業のアプリケーションは、カード リーダーに組み込まれたプロセッサに依存しており、往復認証プロセスにはインターネットが使用され、オンプレミスまたはクラウドでの面倒な作業には非組み込みプロセッサを備えたサーバー システムが使用されます。」

ITスキル。 47 年の Microsoft IoT シグナル レポートでは、市場に IoT の仕事に必要なスキルを持つ個人がいると信じていたのは調査回答者の 2019% だけでした https://news.microsoft.com/2019/07/30/microsoft-announces-iot-signals-research-report-on-state-of-iot-adoption/.

「チップ上の AI モデルの展開を管理するための熟練したリソースを利用できるかどうかは、依然として課題です」と SAS の IoT およびエッジ部門の製品管理担当シニア マネージャーの Saurabh Mishra 氏は述べています。 「企業もそれを認識すべきだ」

エッジ AI チップは特効薬ではありません。これらは、より大きなシステムのコンテキストで動作します。上流または下流のリンクが弱いと、目標とするブーストが無効になる可能性があるため、AI 組み込みチップを導入する際には、完全なパイプラインを考慮することが重要です。」

商用 IoT ソフトウェアおよびハードウェア スタックは、パイプライン統合の課題に対処するのに役立ちますが、処理は依然として IT 部門によって各層で定義される必要があります。これには、SOC のモデル構築とプログラミングが含まれます。

投資管理。他のIT分野と同様に、AI/チップ分野でも統合、独占禁止法、知的財産権に関する訴訟が今後も続くだろう。

良いニュースは、企業の IT 部門もこの問題に無縁ではないということです。

大規模なユーザー ベースを備え、広く受け入れられている IoT スタック ソリューションを選択することは、使用する IoT が一般的なセキュリティ標準と API に準拠していることを保証するだけでなく、将来性を確保する 1 つの形態でもあります。 2 番目の戦略は、契約で定義した責任と投資の保護について IoT ベンダーと交渉することです。

最後に、AI 対応チップはビジネス上の成果をもたらす必要があります。

「IT アーキテクチャに対するエッジ IoT の影響は、IT が実装を求められるユースケースに帰着します。AI はリアルタイムで情報を前処理し、関連性のある有用なデータのみを転送する機能を提供します」と責任者のムラリ・ゴパラクリシュナ氏は述べています。 NVIDIA の自律マシンの製品管理の責任者およびロボティクス担当ゼネラル マネージャー。

「工場の自動化された AI 検査プロセスは、リアルタイム情報を使用してエッジで瞬時に意思決定を行い、同時に関連データをバックエンド システムに転送して後処理、分析、IoT エッジへの帯域外での新モデル開発を行います。に基づいた決定。」

アプリケーションはマスクを着用している乗員を検出したり、マスクの数をカウントしたりできます。 スペースに出入りする人の数 ヒート マップを作成して、占有制限を超えないようにします。さらに、IoT やエッジで追加のセンサー、カメラ、自動化が行われることで、IT 管理者やインフラストラクチャ アーキテクチャにとって AI の関連性がさらに高まるだろうとゴパラクリシュナ氏は述べています。