エッジAI
エッジAIとは
エッジ人工知能 (AI) とは、エンドポイントデバイスからデータとアルゴリズムを直接処理できるようにする、エッジコンピューティングの拡張機能です。
現在のエッジAIとは?
エッジAIは、エッジコンピューティングおよび人工知能 (AI) という2つの先端テクノロジーを組み合わせたものです。エッジコンピューティングは一般的な同一の施設から生じるもので、データはリモートデータセンターではなくローカル拠点から生成、収集、格納、処理、管理が行われます。一方、エッジAIでは概念がデバイスレベルまでさらに進化します。人間の判断を模倣する機械学習 (ML) を使用して、コンピューター、エッジサーバー、モノのインターネット (IoT) デバイスなどユーザーが操作を行う範囲まで可能になります。一般的に、これらのデバイスでは操作にインターネット接続を必要とせず、独立して意思決定を行えます。
普及しているエッジAIテクノロジーの例として、Googleアシスタント、Apple社のSiri、Amazon社のAlexaなどのバーチャルアシスタントがあります。ユーザーが「Hey」と言った瞬間から、これらのツールはユーザーの言葉を聞いて学習し (機械学習)、クラウドベースのアプリケーションプログラミングインターフェイス (API) とやり取りして、ローカルで学習したことを保存します。
将来のエッジAIはどのようになるか?
スマートホームアプライアンス、スマートフォン、ウェアラブル端末は最も一般的な例ですが、その他の自動運転車、ドローン、ロボット、監視カメラといったコンシューマーグレードの低い例は、何らかのビデオ分析を活用しています。各インスタンスにおいて、リアルタイムあるいは、ほぼリアルタイムで意思決定するためにデータが取得および使用されています。たとえば自動運転車の場合、画像データや他のタイプのセンサーがクラウドコンピューティングとともに使用され、道路条件を判断して迅速な意思決定を行います。道路条件には、周囲の車両、モノ、歩行者、悪天候などが同時に含まれます。
近い将来、エッジAIの分野には全体的に大きな成長の可能性があります。業界の調査によると、全世界のエッジコンピューティング市場の規模は、2028年までに611億4,000万米ドルまで成長すると推定されています。
エッジAIのメリット
レイテンシの削減
データをリモートデータセンターやクラウドに送信して処理するデータ処理形式と比較して、エッジAIは俊敏性とアジリティに優れています。従来型のクラウドコンピューティングよりも迅速にローカル処理を実行し、レイテンシが低減されます。多くの帯域幅を必要とせずデータ伝送の制限がないため、迅速な応答時間によってユーザーエクスペリエンス (UX) を向上できます。特にスピードが不可欠なウェアラブル端末やモバイルテクノロジーに適しています。わずか数秒 (またはさらに少ない時間) で有益な回答を見つけ、有益な情報を生成し、トランザクションを促進する機能は、コンシューマーの嗜好に寄与し、その他の高い競争力にも繋がる可能性があります。
コストの削減
アルゴリズムがプリロードされたデバイスをインストールすることで、構築と展開にコストや時間がかかる可能性がある複雑なインターネット対応インフラストラクチャの必要性が低減されます。また、膨大なデータストリーミングが常に不要になるため、データ通信のコストも削減されます。さらに、エッジAIは本質的に自律的であるため、データサイエンティストによる常時監視の必要性も低減されます。データの最終的な価値やデータが構築するイノベーションを決定するうえで、人間による解釈は常に主要な要素ですが、エッジAIプラットフォームはその責任の一部を担うため、企業の最終決定の負担が削減されます。
低コストのエッジインフラストラクチャによって、このテクノロジーは利用しやすく、汎用性の高いものになります。インターネットに依存する前提条件のいくつかが不要となるため、エッジAIはネットワークへのアクセスがほとんど、またはまったくないエリアでも動作できます。
セキュリティの向上
エッジAIでは、データがクラウドやリモートサーバー経由で送信および共有されることがなくなり、処理とストレージのすべてがローカルで行われるため、セキュリティが向上され非公開となります。このようなレベルの高い保護は、Health Information Portability and Accountability Act (HIPAA) など厳格な規制や準拠法の順守が求められる特定のワークロードにとって、ミッションクリティカルな欠かせないものです。
エッジAIの仕組み
エッジAIは標準のMLアーキテクチャーの基本原則をベースとしています。AIアルゴリズムは、特定の要素に基づいてデータを処理し、応答を生成するために使用されます。以前は、有益な情報を求めてデータを分析するために、クラウドベースのAPIを介して中央集中型データセンターにデータを送信していました。多くの場合、転送されるデータ容量は制限され、写真やビデオなど高解像度のコンテンツは大きな障害となっていました。
しかし、IoTとスマートデバイスに注目が集まり、データ分析が行われる場所が分散化されるようになりました。エッジAIには、必要なアルゴリズムが含まれている組み込み型マイクロプロセッサーが備わっています。そのため、エンドポイントデバイスはデータの堅牢性に関わらず、目的に合ったプログラミングに基づいてリアルタイムでデータを収集および解釈して、意思決定を行うことができます。
エッジAIとHPE
エッジはあらゆる活動が行われる場所です。HPEはエッジAIプラットフォームとエッジインフラストラクチャの最前線を行きます。Compass Intelligence社が2021 Industrial IoT Company of the Yearに選出されたことから実証されているように、HPEは、企業や公的機関がエッジの場所を問わずデータの可能性を最大限に引き出し、イノベーションを促進できるようサポートすることに力を注いでいます。イノベーションには次のようなあらゆる形式があります。動物行動に対する理解を深めるために、野生生物を遠隔監視します。また、効率を向上させるために製造業のパフォーマンスを分析し、潜在的リスクが起こる前にプロアクティブに特定します。さらに、イングランドのプレミアリーグ有数のサッカークラブのファンに対して、モバイル向けに最適化されたスタジアムエクスペリエンスをもたらします。
インテリジェントエッジでのイノベーションを実現するには、まず最適なインフラストラクチャが必要です。HPEは広範なエッジプラットフォームのポートフォリオを用意しています。たとえば、HPE Edgelineコンバージドシステムなどのハードウェアを活用することで、企業は分散コンバージドコンピュートモデルに移行できます。これにより、リアルタイムの意思決定にローカルでアクセスできるようになり、常に世界トップレベルのセキュリティを確保しながら自律型のデータ処理と分析を実行できるようになります。
ハードウェア以外にも、HPE Aruba Networking Edge Services Platform (ESP) などのサービスによって、拡張性に優れた業界初のAI搭載のクラウドネイティブプラットフォームを提供し、エッジにおける課題を簡素化します。HPE Aruba Networking ESPは、複数の管理ツールを提供して、すべての資産とエッジサイトにおける可視性を向上させることで、ビジネスニーズの変化への対応を迅速に行えるようにします。