エッジ AI は興味深い未来を提供し​​ます!

人工知能 (AI) は、私たちの生活のほぼあらゆる側面で一般的な要素になりつつあります。

これまで、AI を機能させるには、巨大なサーバー ルームと大量のコンピューティング パワーが必要で、必然的にエネルギーと IT リソースへの多額の投資が必要でした。現在、物理世界の「端」に配置されたデバイスによって実行されるタスクが増えています。

HanwhaTechwinEurope の製品およびマーケティング責任者である Uri Guterman 氏は、生データをサーバーにストリーミングする必要がないため、エッジ AI によって人工知能が世界にさらに普及すると考えています。分析用に。これはビデオ監視業界にも大きな利益をもたらします。

ここで、グーターマンはこの現象の背後にある理由を説明し、人工知能が今日どのように使用されているか、そしてこの技術が将来どのように発展するかについて考察します。

持続可能な開発の利点

エッジ AI には、サーバーベースの AI に比べていくつかの利点があります。まず、サーバーに送信されるデータが減り、帯域幅の要件とコストが削減されます。所有コストが削減され、大規模なサーバー ルームを維持する必要がなくなるため、重要な持続可能性の利点が得られます。データをサーバーに送り返すのではなく、ローカルで AI タスクを実行するために必要なエネルギーが大幅に少なくなるため、デバイス自体のエネルギー節約も実現されます。

費用対効果

クラウドベースのコンピューティング モデルと比較して、エッジ AI デバイスは通常、定期的なサブスクリプション料金を必要としないため、結果として生じる価格の上昇を回避できます。エッジデバイスに焦点を当てることで、エンドユーザーが独自のインフラストラクチャに投資できるようになります。

優れたスケーラビリティ

エッジ AI を使用したカメラにより、ビデオ インスタレーションをより柔軟かつスケーラブルにすることができます。これは、プロジェクトを段階的に展開しようとしている組織にとって特に役立ちます。ニーズの進化に応じて、エンド ユーザーが最初から高価な GPU と大量の帯域幅を備えた大規模サーバーにコミットする必要がなく、より多くの AI カメラやデバイスをシステムに追加できます。

運用パフォーマンスとセキュリティの向上

ビデオ分析はデバイスのエッジで行われるため、ネットワーク経由で送信する必要があるのはメタデータだけです。また、送信中に機密データが送信されないため、ネットワーク セキュリティも向上します。データはハッカーによって傍受される可能性があります。処理はエッジで行われるため、生データやビデオ ストリームをネットワーク経由で送信する必要はありません。

分析はデバイス上でローカルに行われるため、エッジ AI はクラウドまたはサーバーとの通信の遅延を排除します。応答時間が短縮されるということは、自動的にイベントに焦点を当てたり、アクセスを許可したり、侵入者警報を鳴らしたりするようなタスクがほぼリアルタイムで実行できることを意味します。

さらに、デバイス上で AI を実行すると、トリガーの精度が向上し、誤検知を減らすことができます。ディープラーニングを用いたエッジ人工知能により、人数カウント、占有計測、キュー管理などを高精度に計算できます。これにより、誤警報に対応する必要がなくなるため、オペレータの応答効率が向上し、フラストレーションが軽減されます。 AI カメラは、同じデバイス上で複数のビデオ分析を実行することもできます。これにより、オペレーターが AI を簡単に導入して、潜在的な緊急事態や侵入を警告したり、セキュリティ インシデントを検出したり、容疑者を追跡したりできるというさらなる効率化が図られます。

ビデオ品質の向上

さらに、エッジで人工知能を使用することで、キャプチャされたビデオの品質を向上させることができます。ノイズリダクションは、人工知能を使用してデバイス上でローカルに実行でき、検出されたエリア内で移動する人々など、対象オブジェクトの周囲のノイズを特に低減します。ベストショットなどの機能により、オペレーターは容疑者に最適なアングルを見つけるために大量の映像を選別する必要がなくなります。代わりに、AI が最高の映像を即座に提供できるため、反応時間が短縮され、イベント後の調査が迅速化されます。最高の写真のみが転送および保存されるため、ストレージ容量と帯域幅を節約できるという追加の利点もあります。

AI ベースの圧縮テクノロジーは、AI によって検出および追跡された物体や人物には低い圧縮率を適用し、残りの視野には高い圧縮率を適用します。これにより、ネットワーク帯域幅とデータ ストレージの要件が最小限に抑えられます。

メタデータの使用

Edge AI カメラは、API (アプリケーション プログラミング インターフェイス) を通じてサードパーティ ソフトウェアにメタデータを提供できます。これは、システム インテグレーターやテクノロジー パートナーが AI 分類の最初の手段としてこれを使用し、その後独自のソフトウェアで分類されたオブジェクトに対して追加の処理を実行し、その上に別の分析レイヤーを追加できることを意味します。

レジリエンス

エッジで AI を使用すると、単一障害点がありません。ネットワークやクラウド サービスに障害が発生した場合でも、AI は機能し続けることができます。トリガーは引き続きローカルで動作することも、接続が復元されたときにレコードとイベントをバックエンドに送信して別のデバイスに送信することもできます。

人工知能は、サーバーやリモート クラウド サービスに戻るのではなく、エッジ デバイス上でほぼリアルタイムで処理されます。これにより、潜在的に不安定なネットワーク接続での遅延分析が回避されます。

設置者にとってのメリット

特に設置者にとっては、設置プロセス中にエッジ AI を提供することで、市場での差別化を図り、さまざまなユースケースに対応したソリューションを提供できます。ビデオ分析を手動で設定する時間やリソースがないエンド ユーザーに魅力的な、すぐに使えるソリューション。

WisenetX シリーズや P シリーズなどの AI カメラは、箱から出してすぐに機能するため、ビデオ分析の専門家が分析を微調整する必要がありません。インストーラーは、複雑なサーバー側ソフトウェアの構成に貴重な時間を費やす必要がありません。もちろん、これはトレーニング時間とコストにも波及的にプラスの影響を与えます。

未来に目を向けて

未来に目を向けて、ウリ・グーターマン氏は、エッジ人工知能は非常に有望であると述べました。ますます多くのメーカーが、AI カメラの分類を拡大し、システム インテグレーターやソフトウェア会社がカメラ上で実行する独自の AI アプリケーションを作成できるプラットフォームとして AI カメラを検討する方法を模索しています。

その結論は次のとおりです。「エッジの AI は効率、精度、持続可能性の大幅な向上を約束するため、これはエンドユーザーと設置者の両方にとって間違いなく検討する価値のある分野です。」

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