IoT 엣지 AI가 산업 시장을 뒤흔들고 있다

네트워크 엣지의 인공지능은 기술 산업의 미래 방향을 좌우하는 초석입니다. 인공지능이 변화의 엔진이라면, 반도체는 머신러닝, 신경망, 5G 연결, 블록체인, 디지털 트윈, 메타버스의 출현으로 정의되는 새로운 시대를 이끄는 석유입니다.

최근 공급망 및 거시 경제 요인으로 인해 칩 산업이 혼란에 빠졌음에도 불구하고 인공 지능과 사물 인터넷의 융합은 세상을 클라우드 중심 인텔리전스에서 보다 분산된 인텔리전스 아키텍처로 변화시킬 준비가 되어 있습니다.

2025년에는 IoT 기기에서 생성되는 데이터 양이 73.1테라바이트에 이를 것으로 예상됩니다. 결과적으로 엔드포인트 데이터는 2017년부터 2025년까지 연평균 성장률 85%로 증가하여 클라우드에서 엔드포인트까지 인텔리전스를 추진하여 작은 머신에서 AI/ML 워크로드를 실행할 것입니다.

가장 파괴적인 애플리케이션에는 인간-기계 통신을 개선하기 위한 "사용자 인터페이스로서의 음성" 개발과 환경 인식, 예측 분석 및 유지 관리가 포함됩니다. 주요 성장 영역에는 웨어러블, 스마트 홈, 스마트 도시 및 스마트 산업 자동화가 포함됩니다.

단말기에 인텔리전스를 내장하면 어떤 이점이 있나요? 많은 산업용 IoT 애플리케이션이 메모리 용량, 제한된 컴퓨팅 및 배터리 전력, 최적이 아닌 연결로 인해 제한된 환경에서 작동합니다. 또한 이러한 애플리케이션에는 실시간 응답이 필요한 경우가 많으며 이는 임무 및 시스템에 매우 중요할 수 있습니다. 이러한 장치와 애플리케이션이 클라우드 중심 지능형 아키텍처에서 실행되기를 기대하는 것은 불가능합니다.

표준 산업용 IoT 구현에서 산업용 애플리케이션용 AIoT로 진화하는 것은 단말기에 지능을 내장하는 것의 힘입니다.

소스에서 데이터를 변환하면 대기 시간이 최소화되고 시간이 중요한 애플리케이션에 대한 최적화된 처리가 가능해집니다. 네트워크를 통해 데이터를 처리하고 전송하지 않기 때문에 데이터 전송 및 흐름과 관련된 보안 문제가 크게 줄어듭니다.

또 다른 장점은 데이터 처리를 엔드포인트의 신뢰 루트에 연결할 수 있어 구현이 공격으로부터 면역된다는 것입니다. 데이터 처리는 소스 또는 매우 가까운 곳에서 발생하기 때문에 데이터 중력을 활용하고 라디오를 켜거나 네트워크를 통해 데이터를 이동하는 데 필요한 전력 소비를 줄일 수 있습니다.

고객에 대한 우리의 약속은 가장 광범위한 MCU 및 MPU를 통해 엔드포인트 컴퓨팅 기술 분야에서 업계를 선도하는 것입니다. 이를 통해 설계자는 이미 Renesas의 신뢰할 수 있는 파트너가 제공하는 300개 이상의 상용 등급 소프트웨어 빌딩 블록을 갖춘 기술 에코시스템을 활용하여 풍부한 IoT 에코시스템과 AI/ML 빌딩 블록을 활용할 수 있습니다.

성장하는 당사의 AIoT 포트폴리오에는 Renesas 프로세서를 사용하여 산업용 IoT 애플리케이션에서 엣지 및 엔드포인트 AI를 지원하는 새로운 플랫폼인 RealityAI의 최근 인수에 대한 설명도 나와 있습니다.

Reality AI는 다양한 신호 처리 변환을 자동으로 검색하고 맞춤형 기계 학습 모델을 생성하는 동시에 접근 방식에서 추적성을 유지하고 귀중한 하드웨어 설계 분석을 제공합니다. 이 모델은 Renesas가 제공하는 거의 모든 MCU 및 MPU 코어에서 실행되며 항상 새로운 모델이 추가됩니다.

이 모델은 비시각적 인식 사용 사례를 위해 특별히 개발되었으며 고급 신호 처리 수학 및 에지 배포를 기반으로 하므로 디자이너에게 가장 어려운 문제를 해결하는 데 도움이 되는 매우 강력한 도구를 제공합니다.

이를 통해 고급 분석을 통해 데이터 수집, 계측, 펌웨어 및 ML 워크플로를 포함한 완전한 하드웨어 설계와 완전한 프레임워크를 지원할 수 있습니다. 다른 솔루션은 단순히 알고리즘과 모델을 생성하는데, 이는 일반적인 프로젝트 비용의 5%만을 차지하고 개발 비용의 나머지 95%는 무시하는 경우가 많습니다.

AIoT 설계에 대한 당사의 포괄적인 접근 방식을 통해 개발자는 계획되지 않은 장비 가동 중지 시간을 줄이고 생산성을 높이며 현재 테스트 환경에서 비용이 많이 들거나 복제하기 어려운 복잡한 품질 보증 작업을 수행할 수 있습니다.

실시간 분석을 위한 자동화된 ML 솔루션 - 고급 신호 처리 + 엔드포인트용 AI

3톤 주거용 HVAC 시스템의 51가지 다양한 환경 및 부하 조건에서 테스트된 실제 사용 사례의 현실적인 AI 95% 이상 달성 가능 개별 결함 상태를 감지하고 구별할 때 정확도가 높습니다. 또한 테스트 결과 실내 및 실외 공기 흐름 방해와 난방 및 냉방 모드 모두에서 충전 실패에 대한 OEM 사양이 5%로 나타났습니다.

산업 응용 분야에서 인공 지능과 사물 인터넷의 통합은 엄청난 잠재력을 지닌 주요 추세입니다. Reality AI 인수로 Renesas의 풍부한 하드웨어, 소프트웨어, 도구 및 생태계가 지원하는 AI와 고급 신호 처리를 결합하여 창의성을 발휘하는 데 필요한 모든 구성 요소를 제공하는 잠재력이 열렸습니다.

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