Edge IoT가 산업을 재편하는 방법

차량 추적, 자산 추적, 자율 차량, 제조 자동화 및 창고 보관은 모두 인공 지능 내장 칩 기술이 네트워크 데이터 운반 부하를 오프로드할 수 있는 영역입니다. 일선에서 실시간 정보를 제공하면서 이를 수행할 수 있습니다.

이러한 이동 중인 프로세스 중 상당수는 활성화되기 위해 많은 양의 데이터가 필요합니다. 동시에, 실시간으로 전송되는 데이터가 필요합니다. 이러한 종류의 프로세스는 기계 학습을 통한 데이터 교육과 같은 다른 데이터 집약적 프로세스만큼 클라우드 컴퓨팅의 이점을 얻지 못합니다. 대신 이러한 프로세스는 컴퓨팅, 네트워킹 및 기타 리소스를 필요한 장치와 데이터에 직접 제공하는 엣지 컴퓨팅의 이점을 가장 많이 활용합니다.

인공 지능(SOC) 수준에서 AI0 처리 부하를 활성화함으로써 IT는 데이터 처리 부하를 엔터프라이즈 아키텍처의 다양한 계층(예: 클라우드, 중앙 집중식 서버)으로 분산 및 오프로드하는 옵션을 확장할 수 있습니다. 데이터 센터 또는 엣지 자체) 이를 통해 데이터 관리 및 처리가 향상되고 대역폭도 절약되며 데이터와 결과가 더욱 신속하게 처리됩니다.

SOC 내장형 마이크로컨트롤러 더 좁은 메모리와 전력 소비를 사용합니다. 기존 GPU(그래픽 처리 장치), FPGA(필드 프로그래밍 가능 게이트 어레이) 또는 기타 유형의 집적 회로(IC)에서 요구하는 수준보다 높습니다.

HPC Market Dynamics의 Hyperion 연구 수석 고문인 Steve Conway는 “향후 5년 내에 엣지에서의 AI가 일반화되는 것을 보게 될 것입니다.”라고 말했습니다.

“ARM Atom, GPU 및 기타 임베디드 프로세서는 휴대폰, 센서, 자동차, 진단용 의료 영상 시스템, 게임 시스템 및 기타 여러 장치와 같은 엣지 장치에서 이미 일반적으로 사용되고 있습니다. 이러한 확립된 임베디드 프로세서는 이러한 방법이 기반을 확보함에 따라 AI 방법을 지원하는 주류가 될 것입니다.”라고 그는 말했습니다.

Edge IoT가 업계에 미치는 영향

2011년에는 '제조 4.0'이라는 용어가 처음 등장했습니다. 이는 독일 정부의 제조 전산화 추진에서 비롯되었으며, 공장 생산을 위한 디지털화, 자동화, 인공지능이라는 미래 비전을 제시했습니다. 이 계획에서 엣지 기술은 AI 내장 SOC가 중요한 역할을 하는 문제나 상황의 위치에서 의사결정을 용이하게 할 수 있습니다.

오늘은 이 실시간 엣지 의사결정은 현실입니다. 제조 프로세스는 엣지에서 AI 기반 의사결정을 통해 이루어집니다. 미래에는 AI 지원 엣지 칩이 원자재 부족에 대해 구매에 실행 가능한 경고를 보내거나, 결함이 있는 구성 요소가 발견되면 제품 부족 가능성에 대해 판매점에 경고할 수 있습니다.

Edge AI 칩 자동화는 물류에도 변화를 가져오고 있습니다.

트럭 호송대는 연료를 절약하고 경로를 최적화하기 위해 배포된 대기 시간이 짧은 엣지 통신과 교차 통신할 수 있습니다. 앞으로는 이 트럭 중 한 대에만 인간 운전자가 탑승하고 나머지 호송대는 SOC 기반 자동화로 운행하는 것이 가능할 것입니다.

이는 트럭 산업의 주요 문제인 자격을 갖춘 운전자 부족 문제를 해결할 수 있습니다. JB Hunt Transport Services의 수석 부사장이자 최고 상업 책임자이자 고속도로 서비스 사장인 Shelley Simpson은 "이것이 트럭 산업에 수많은 기술이 도입되는 이유 중 하나입니다."라고 말했습니다.

부패하기 쉬운 상품은 각 트럭의 화물칸에 있는 지능형 센서를 통해 온도와 습도를 모니터링할 수도 있습니다.

예를 들어 애틀랜타로 농산물을 운반하는 트럭은 더 가까운 워싱턴 DC 시장으로 경로가 변경되었습니다. 트럭 화물칸 내부의 센서가 과열로 인한 농산물 부패 위험을 운전자와 물류회사에 경고한 후 경로 변경이 명령되었습니다. 정보에 대한 실시간 조치를 취하는 회사의 능력은 부패를 방지하고 비용을 절약했습니다. 식품업계에서는 그게 대표적이다. 유엔 식량농업그룹 매년 1조 달러의 식품이 손실되거나 낭비되는 것으로 추산됩니다..

AI 지원 칩 기술은 또한 공중 및 지상 차량의 성능을 변화시키고 있습니다.

군인이 위험한 지역을 관찰 및/또는 진입할 때 군수 문제에 직면하게 됩니다. 과거에는 위험한 감시 작업을 수행하려면 사람이 직접 영역을 검사해야 했으며 이로 인해 직원이 위험에 처하고 인명 손실을 당할 수도 있었습니다.

이제와 엣지 AI 처리, 무인 드론 함대는 실시간으로 정찰과 상호 통신을 수행합니다. 편대 내 드론이 격추되면 함대는 문제를 감지하고 대형을 조정하여 임무를 계속합니다. SAS의 IoT 및 엣지 사업부 제품 관리 수석 관리자인 Saurabh Mishra는 “비디오 및 오디오를 포함한 여러 감각 입력 처리가 필요한 까다로운 작업 부하가 특수 칩의 지원을 받지 않는 한 한계를 뛰어넘기 시작할 수 있습니다.”라고 말했습니다. "자율 드론, 로봇 팔, 산업 자동화는 모두 이러한 칩이 어떻게 사용될 수 있는지 보여주는 좋은 예입니다."

지정학과 혁신

그럼에도 불구하고 기업들은 칩과 반도체 산업에 작용하는 지정학적 요인 때문에 우려하고 있습니다.

2019년에는 화웨이가 미국 제한 목록. 이후 NVIDIA는 Google, Microsoft, Qualcomm, Apple, Intel, Samsung, Huawei 및 Amazon은 중요한 공급업체를 우려하고 있습니다..

2019년 인텔은 AI 칩 스타트업을 인수했습니다. Habana Labs에 2억 달러 투자, 그리고 AMD가 인수했습니다. 자일링스(Xiliinx), 35억 달러에 인수.

“지난 50년 동안의 추세는 독점 금지 결정을 주도하는 경제 분석에서 관련 없는 국가 안보 문제를 격리하는 것이었습니다. 그러나 잠재적인 반경쟁 행위가 국가 안보에도 해를 끼치는 경우 USG가 집행에 대해 보다 공격적인 접근 방식을 취하더라도 놀랄 일이 아닙니다.” Cullen O'Keefe를 썼습니다., 옥스포드 대학교 AI 거버넌스 센터의 연구 제휴사.

IT는 AI 투자를 "미래 보장"을 정당화하고 시도할 때 이러한 소송과 독점 금지 조치를 고려해야 합니다.

Conway는 "오늘날 AI는 미래 경제 리더십의 핵심으로 널리 인식되고 있으며 중국, 일본, 유럽에서는 미국에 대한 의존도를 버리고 자체 프로세서를 개발하려는 강력한 이니셔티브가 있습니다"라고 말했습니다. "IT 부서는 이러한 지정학적 전쟁에 많은 영향을 미칠 수는 없지만, 특히 벌금 조항이 포함된 장기 공급업체 계약을 협상하고 적절한 재고 수준을 유지함으로써 필요한 프로세서 공급을 안전하게 보장할 계획을 세울 수 있습니다."

IT의 할 일 목록

더 작은 폼 팩터 IoT로의 전환으로 인해 IT는 세 가지 주요 영역에 중점을 둘 것입니다.

IT 아키텍처. 기업이 칩 수준 AI로 해결하려는 비즈니스 사용 사례에 맞게 IT 아키텍처를 재조정해야 합니다. 최소한 이 아키텍처 개정을 통해 IT 기술, 처리 및 데이터 아키텍처의 세 가지 계층인 데이터 센터, 클라우드 및 엣지가 생성될 가능성이 높습니다.

PayPal의 작업을 언급한 Conway는 “물론 출발점은 엔드투엔드 프로세스를 계획하고 최적화하고 해당 정보를 사용하여 각 지점에 적절한 리소스를 할당하는 것입니다.”라고 말했습니다.

Conway는 “150년 전 PayPal은 신용카드 거래 사기로 인해 심각한 문제를 겪었습니다.”라고 말했습니다. “사기 행위를 식별하는 데 최대 700주가 걸렸고, 그때쯤에는 사기 행위가 고객 카드에 자주 발생했습니다. 회사는 XNUMX밀리초 이내에 사기를 발견하고 방지할 수 있는 고성능 컴퓨터를 설치하여 첫 해에 PayPal을 XNUMX억 달러 이상 절약했습니다.

PayPal 및 기타 회사의 애플리케이션은 왕복 승인 프로세스를 위한 인터넷, 온프레미스 또는 클라우드에서 무거운 작업을 위한 비내장형 프로세서가 있는 서버 시스템과 함께 카드 리더기에 내장된 프로세서를 사용합니다.”

IT 기술. 47년 Microsoft IoT 신호 보고서에서 설문조사 응답자의 2019%만이 시장에 필요한 IoT 직무 기술을 갖춘 개인이 있다고 믿었습니다. https://news.microsoft.com/2019/07/30/microsoft-announces-iot-signals-research-report-on-state-of-iot-adoption/.

SAS의 IoT 및 엣지 사업부 제품 관리 수석 관리자인 Saurabh Mishra는 “칩에 AI 모델 배포를 관리하기 위한 숙련된 리소스의 가용성은 여전히 ​​과제로 남아 있을 것입니다.”라고 말했습니다. “회사도 이를 인식해야 합니다.

엣지 AI 칩은 만병통치약이 아닙니다. 그들은 더 큰 시스템의 맥락에서 작동합니다. 업스트림 또는 다운스트림 링크가 약하면 목표한 향상이 무효화될 수 있으므로 AI 내장 칩을 배포할 때 전체 파이프라인을 생각하는 것이 중요합니다.”

상용 IoT 소프트웨어 및 하드웨어 스택은 파이프라인 통합 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있지만 처리는 여전히 IT가 각 계층에서 정의해야 합니다. 여기에는 모델 구축 및 프로그래밍 SOC가 포함됩니다.

투자 관리. 다른 IT 분야와 마찬가지로 AI/칩 분야에서도 합병, 독점 금지 및 지적 재산권 소송이 계속 진행될 것입니다.

좋은 소식은 기업 IT 부서가 이에 대해 낯설지 않다는 것입니다.

대규모 사용자 기반을 갖춘 광범위하게 수용되는 IOT 스택 솔루션을 선택하는 것은 미래 보장의 한 형태일 뿐만 아니라 사용하는 IoT가 공통 보안 표준 및 API를 준수하는지 확인하는 것입니다. 두 번째 전략은 계약에서 정의한 책임 및 투자 보호에 대해 IoT 공급업체와 협상하는 것입니다.

마지막으로 AI 지원 칩은 비즈니스 결과를 제공해야 합니다.

"에지 IoT가 IT 아키텍처에 미치는 영향은 IT가 구현하도록 요청받은 사용 사례로 귀결될 것입니다. 여기서 AI는 실시간으로 정보를 사전 처리하고 관련 있고 유용한 데이터만 전송할 수 있는 기능을 제공합니다."라고 Murali Gopalakrishna 책임자는 말했습니다. NVIDIA의 자율 기계 제품 관리 및 로보틱스 총괄 관리자입니다.

“공장의 자동화된 AI 검사 프로세스는 실시간 정보를 사용하여 엣지에서 순간적인 결정을 내리는 동시에 관련 데이터를 후처리, 분석 및 대역 외 새로운 모델 개발을 위해 백엔드 시스템으로 전송하여 IoT 엣지로 전송합니다. 기반으로 결정.”

애플리케이션은 마스크를 착용한 탑승자를 감지하거나 숫자를 계산할 수 있습니다. 공간에 들어오고 나가는 사람의 수 점유 제한을 초과하지 않도록 히트 맵을 생성합니다. IoT와 엣지에서 추가 센서, 카메라, 자동화가 발생하면서 AI는 IT 관리자와 인프라 아키텍처에 더욱 적합해질 것이라고 Gopalakrishna는 말했습니다.