エッジAIをどう活用するか?

簡単に言えば、エッジ人工知能とは、フィールド デバイスへの人工知能アプリケーションの展開を指します。製造現場の労働者から戦場の兵士、病室で患者を診断する医師まで、ビジネスの内容に関係なく、エッジ AI を使用できます。

エッジ AI アプリケーションは、データ センターやクラウド コンピューティング プロバイダーではなく、データが配置されているネットワークのエッジにいるユーザーによって完成されます。エッジ コンピューティング テクノロジの最近の進歩により、エッジ AI を有利に活用できる可能性は無限に広がっています。

しかし、エッジに AI を実装するには、インフラストラクチャの機能を理解し、より厳しい環境やユースケースに対応できる耐久性の高い機器を提供できるパートナーと協力する必要があります。

Edge AI の利点

エッジ AI アプリケーションを導入すると、ユーザーがリアルタイムでデータを価値に変換できるようになり、多くの利点を享受できます。

## ● リアルタイムの洞察 – ビジネス インテリジェンスから軍事戦略、最新の患者の健康データに至るまで、リアルタイムの情報をユーザーに提供します。

## ● より迅速な意思決定 – ユーザーはリアルタイムの情報に迅速に反応し、より多くの情報に基づいた意思決定をより迅速に行うことができます。

## ● 自動化の向上 – 自律タスクを実行し、効率を最大化するようにマシンまたはデバイスをトレーニングします。

## ● プライバシーの強化 – より多くのデータをエッジに近づけることは、クラウドに送信する必要があるデータの量を減らし、データ侵害の可能性を高めることを意味します。

エッジ AI 用の強化されたデバイス

温度、ほこり、振動、湿気、限られた電力などの環境上の危険からデバイスを保護しながら、エッジ AI ワークロードをリアルタイムで処理することは、大きな課題です。 。エッジ AI をサポートするデバイスは設計が複雑で、多くの場合、特定のブランドのエッジ クラスターのみをサポートします。

Silicon Mechanics は、現場で使用できる現行世代の車載システムと同様の内部構造をサポートするカスタム強化システムを設計しました。

そして、英国の Argos システムには、エッジ AI と推論ワークロードが事前に構成されています。限られた電力で動作し、広い温度範囲で動作し、塵や湿気に対する耐性があります。 Argos は多くの要件を満たすことができ、NVIDIA A100 GPU をサポートして最適なパフォーマンスを実現します。さらに、AWS のオプションよりもコスト効率が高く、ベンダーロックインもありません。これらは、ユーザーがどれほど過酷な条件で動作しているとしても、エッジ AI ワークロードをユーザーに提供する理想的な方法です。

強力なエッジ AI プラットフォーム

ソリューション プロバイダーの耐久性の高いバージョンのテクノロジーを使用することも、エッジ AI を最大限に活用する方法です。モジュール式のストレージおよびコンピューティング システムはどこにでも導入できるため、セキュリティ、規模、経済性、パフォーマンスを適切に組み合わせたエッジ AI テクノロジーを提供できます。

このソリューションには次の利点があります。

## ● イーサネット上にあるピアツーピア ネットワークを通じてセキュリティが強化され、ハッキングや中抜きがほぼ不可能になります。

# ストレージの処理能力を向上させることでスケールを拡大し、機能と容量を同時に拡張できるようにします。

# シンプル化されたエッジ アーキテクチャにより、従来のインテル アーキテクチャと比較して、CAPEX が 5 倍、OPEX が 4 倍削減されます。

# CPU、GPU、さらには TPU をストレージに追加して、エッジでの分析パフォーマンスを最適化します。

Edge AI のユースケース

耐久性のあるデバイスが作業環境を選ばない限り、Edge AI アプリケーションは多くの業界でメリットをもたらします。強化されたエッジ コンポーネントは、次のようなさまざまなユースケースで利用できます。コンピューター ビジョン

##● 物体検出

● 匿名センチネル

##これらは、エッジ AI で出現している多くの新しい使用例のうちのほんの一部です。重要なのは、エッジ AI 導入を最大限に活用できるインフラストラクチャ パートナーを持つことです。

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