エッジ人工知能 (Edge AI) は私たちのために何をしてくれるのでしょうか?

• 人工知能 (AI) は分散コンピューティングの一種で、デバイスがユーザーと最も近い対話ポイントでデータに基づいた意思決定を行えるようにします。
• このテクノロジーの利点には、プライバシーの向上とコスト削減が含まれますが、データは通常、処理後に破棄されます。
• 5G テクノロジーや低コストの処理チップなどの今後の進歩により、スマート ホーム デバイスから医療テクノロジーに至るまで、特定のアプリケーションでエッジ AI がますます便利になるでしょう。

異常に寒い日に仕事を終えて帰宅したときに、新しいスマート サーモスタットで温度をすぐに上げて家を暖かくしたいと想像してみてください。スマートフォンから接続し、スマートフォンにアクションを実行するように依頼します。気づかないかもしれませんが、リクエストをクラウドに送信し、指示を受信するため、この操作には数秒かかる場合があります。

ここで、あなたが乗っている自動運転車が、目の前の道路に飛び出してくる犬を突然感知したと想像してください。自動車は災害を回避するためにミリ秒以内に反応する必要があります。この対応にはエッジ人工知能 (AI) が必要です。エッジ人工知能 (AI) は、ユーザーとの対話の最も近い時点で意思決定を行うことができるテクノロジーであり、この場合、自動車のセンサーが重要です。これが一瞬の決断の定義です。

動的データ

今日のモノのインターネット (IoT) では、データは常に移動しています。それはレガシー システムからクラウド、エッジ デバイスに至るまで、組織のシステムを超えてパートナーや顧客にまで流れます。回答はリアルタイムで提供される必要があるため、データがエッジ デバイス経由で処理できる場合、集中型のコンピューティング能力を使用することが必ずしも効率的であるとは限りません。自動運転車の反応時間が数ミリ秒しかない場合、クラウドが決定を下すのを待つ時間はありません。

デバイスがどこに設置されていても、膨大な量のデータをエッジの AI アルゴリズムに入力できるため、多くのメリットが得られます。動的データは、医師に重要な患者情報を提供し、遊園地の行列を短縮し、電力会社に停電の可能性を警告し、自動運転車が悲劇を防ぐために時間内に対応できるようにします。

Edge AI を使用すると、デバイスはデバイス レベルでこれらの決定を独自に行うことができます。データを処理するために必ずしもインターネットに接続する必要はありません。睡眠パターンを監視する時計を考えてみましょう。データをクラウドにプッシュして保存して処理するのではなく、時計自体にデータを記録して処理します。

エッジ対応 AI デバイスには、ビデオ ゲーム、スマート スピーカー、ドローン、ロボットも含まれます。セキュリティ カメラはエッジ機能も有効にすることができます。工場フロアのカメラは、製造プロセス中に製品の欠陥を探し、どの製品をすぐに取り出す必要があるかを迅速に特定できます。スピードが命を救う場合、エッジ AI は緊急医療のための画像分析にも使用できます。処理能力が近いほど、応答時間は速くなります。

エッジ テクノロジーはクラウドに取って代わるものではありませんが、自分だけに属するユーザー データ (睡眠パターンやゲーム データなど) はエッジ対応デバイスで処理できます。このデータの分散化により、IoT 市場の重要な問題であるプライバシーの問題が解決されます。エッジ

AI はプライバシーを損なうことなく利便性を提供できます。また、場合によっては、もっと安くなる可能性もあります。現在、ある企業は、1 台あたり数ドルの小型マイクロプロセッサを使用した、洗濯機や食器洗い機などの音声制御家電を開発しています。

「家にあるガジェットに関して言えば、もっと賢くなればいいのにと思います。」 — クライブ・トンプソン、Wired

たとえば、音声認識 AIコーヒーマシンの認識する必要がある単語は約 200 語だけであり、そのすべてがコーヒーを作る作業に関連しています。ワイアード記者のクライヴ・トンプソンは、考えてみてください、「自己認識を達成するのに、悪い冗談も照明のスイッチも必要ありません。必要なのは、『オン』と『オフ』、そして場合によっては『暗い』ことを認識することだけです。

エッジ AI は、高速かつ安価な処理に加えて、拡大し続けるインターネットを必要としません。モノのインターネットの急速な成長に伴い、現在では膨大な量のデータがエッジで検知および生成されており、その数は 2025 年までに 80 ゼタバイト近くに達すると Statista は予測しています。

これは非常に巨大であるため、今日のインターネットの帯域幅を使用して、このすべてのデータをエッジ デバイスからクラウド サーバーに転送して保存および処理することは技術的に不可能です。帯域幅が利用可能な場合でも、すべてのデータを処理するのに十分なデータ センター リソースが必要です。帯域幅要件が少なくなると、コストの削減につながります。企業が生成するデータの約 10% は、従来の集中型データ センターまたはクラウドの外部で作成および処理されます。 Gartner は、この数字が 2025 年までに 75% に達すると予測しています。

リスクと報酬のバランスをとる

IoT の世界で最も厄介な問題の 1 つは、デバイスを買う余裕がない、またはローカル ネットワークのない地方に住んでいる多くの人々が、IoT の世界に参加できない可能性があることです。私たちの日常生活の変革に影響を与えます。ネットワーク容量が制限されていると、悪循環になる可能性があります。エッジ ネットワークは構築が簡単ではなく、高価になる可能性があります。発展途上国は、より新しいテクノロジーを必要とするエッジデバイスを介したデータ処理能力においてさらに遅れをとる可能性があります。したがって、エッジ コンピューティングの成長は、特に生活を変える人工知能や IoT デバイスのアクセシビリティに関連する場合、構造的不平等が増大する可能性があるもう 1 つの方法です。

エッジ AI のもう 1 つのリスクは、データが処理後に破棄される可能性があることです。その性質上、データは「エッジで」保存されるためにクラウドに到達できない可能性があります。コストを節約するために情報を破棄するようにデバイスに指示できます。中央処理とストレージには確かに欠点がありますが、利点は、必要なときにデータがそこにあることです。

人工知能、機械学習、テクノロジー

世界経済フォーラムは、人工知能の開発がすべての利害関係者に利益をもたらすことをどのように保証しているのでしょうか?

人工知能 (AI) は、家庭、企業、学校、さらには公共空間など、社会のあらゆる側面に影響を与えています。しかし、テクノロジーが急速に進化するにつれ、説明責任、透明性、プライバシー、公平性を最適化するために複数の関係者の協力が必要になります。

テクノロジー ガバナンスの未来を形作るための世界経済フォーラムのプラットフォーム: 人工知能と機械学習は、イノベーションを推進し、信頼を構築するために多様な視点を結集しています。

• 人工知能を最大限に活用できる仕事領域の 1 つは、採用、定着、トレーニング、福利厚生、従業員の満足度などの人事です。フォーラムは、組織、労働者、社会による人間中心の前向きかつ倫理的な AI の使用を促進するために、人間中心の HR AI ツールキットを作成しました。
• 今日の子供たちや若者は、デジタル化が進む時代の中で成長しており、テクノロジーが生活のあらゆる側面に浸透しています。ロボット玩具やソーシャル メディアから教室や家庭に至るまで、人工知能は生活の一部です。子ども向けの AI 標準を開発することで、フォーラムはさまざまな関係者と協力して、AI の時代に子どもと若者を教育し、力を与え、保護するための実用的なガイドラインを開発しています。
• 人工知能の潜在的な危険は、より広範な社会に影響を与える可能性もあります。リスクを軽減するために、フォーラムでは 100 を超える企業、政府、市民社会組織、学術機関が Global AI Action Alliance に結集し、世界の公共の利益にかなう責任ある AI の導入を加速しています。
• 人工知能はビジネスにおいて最も重要なテクノロジーの 1 つです。経営幹部が可能性とリスクを理解できるようにするために、フォーラムは、AI が自分たちの役割に及ぼす影響を理解し、AI 戦略、プロジェクト、導入に関する意思決定を行うのに役立つ実用的なツールを提供する「Empowering AI Leadership: AI C-Suite Toolkit」を作成しました。意思決定.
• 人工知能を公共部門の調達プロセスに統合する方法を形成することは、民間部門全体に適用できるベスト プラクティスを特定するのに役立ちます。フォーラムは、広範な導入を促進することを目的とした一連の推奨事項を作成しました。これらの推奨事項は、一連の試験からの洞察に基づいて進化します。

あなたと自動運転車だけが空いている道路を走行している場合、その大量のデータは重要ではないように思えるかもしれませんが、もう一度考えてください。この何もない道路のデータからは、道路状況やその状況下で車両やその他の同様の車両がどのように動作するかに関する情報など、多くのことを学ぶことができます。最後に、エッジ コンピューティングに関しては、ネットワークのコストと生み出される価値のバランスを確保するために、明確なビジネス ケースを精査する必要があります。

それでも、不平等やデータ損失にもかかわらず、5G テクノロジーの進歩とより安価な処理チップのおかげで、「最先端」がどのようにここに留まるかは簡単にわかります。それがあなたであっても、自動運転車はコーヒーメーカーもあるので、通勤の準備もできます。

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