クラウド vs エッジ AI: あなたの施設にはどちらが最適ですか?-AI-php.cn

云 VS 边缘 AI：什么最适合你的设施？

ビル管理者は、前例のないペースで、担当する物件にスマートテクノロジーを統合しています。 Juniper Research によると、世界中のスマートビルディングの数は 2026 年までに 150% 増加し、今年の 4,500 万棟から 1 億 1,500 万棟以上に増加すると予想されています。導入がこのように劇的に増加したのには十分な理由があります。最先端の自動化ソフトウェアとシステムは、占有率、室内空気質 (IAQ)、公共施設の使用状況などの運用パラメータを継続的に監視する機会を所有者に提供し、前例のないレベルの安全性と効率性の達成に役立ちます。

しかし、一部のビル管理者にとっては、施設にスマートテクノロジーを統合することに不安を感じる場合があります。自動化システムを導入する際に下さなければならない決定は複雑で、馴染みのない要素が含まれる場合があります。しかし、ビル管理者は、HVAC、照明制御、冷却装置を習得しているのと同じように、モノのインターネット (IoT)、ネットワーキング、人工知能 (AI) についても学ぶことができます。

人工知能を活用したモノのインターネット (AIoT) システムは、特に恐ろしい場合がありますが、建物の効率、安全性、持続可能性を最大化する最も強力な方法の 1 つとなります。 AI はエッジ (エッジ AI) またはクラウド (クラウド AI) で適用できます。どちらにもアプリケーションの目的とニーズに応じて利点があり、それぞれ (または両方を組み合わせて) をいつ使用するかを知っている建設管理者には利点があります。

リモートストレージとローカルストレージの違いを理解する

現在導入されている AI は、もともとクラウドコンピューティングテクノロジとして誕生しました。これらのシステムの背後にある機械学習アルゴリズムは、アルゴリズムをトレーニングするためと、アルゴリズムを呼び出して洞察を提供するため、つまり推論と呼ばれるプロセスの両方に、かなりのコンピューティング能力を必要とします。最近まで、ローカルのインフラストラクチャにはこれらのことを効率的に実行するためのリソースがほとんどなかったため、建築オペレーターは AI アプリケーションをデータセンターの外で実行する必要がありました。

ただし、リモートデータセンターの外でスマートビルディングアプリケーションを実行するには、独自の制限があります。接続性、帯域幅のコスト、セキュリティ、レイテンシー (データをクラウドに送信したり返送したりするのにかかる時間) は、システムの効率に影響を与える可能性があります。機械またはビルディングオートメーションシステム全体が故障しそうになった場合、アラームと自動応答が可能な限り即座に発せられる必要があります。

新世代のエッジコンピューティングテクノロジは、この問題を大幅に軽減します。施設に設置されたインフラストラクチャには、コンピューティング集約型のワークロードに必要な処理能力が備わっています。

7 年前に設立された FogHorn のような企業は、デジタル的に建物運営を変革する新たな可能性を生み出すエッジ人工知能テクノロジーを開発しました。これには、AI モデルを最適化して低コストのエッジコンピューティングデバイス上で効率的に実行するための高度な技術 (エッジ化と呼ばれる) が含まれます。 Johnson Controls は 2022 年初めに FogHorn を買収し、現在エッジテクノロジーを OpenBlue プラットフォームに統合しています。

エッジデバイスは、ローカルの機能ギャップを埋めることにより、建物を可能な限り効率的かつ効果的に運営するという目標にとって重要なアーキテクチャコンポーネントを提供します。

クラウドとエッジ AI の選択

エッジ AI の出現により、インテリジェントオートメーションテクノロジの導入を検討している建設管理者は、オンプレミスに導入するか、それとも導入するかという問題にほぼ必然的に直面するようになりました。クラウド上の AI。この問題に直面している人のために、考慮すべき簡単な経験則がいくつかあります。

Edge AI は、次の場合に最適に機能します。

リアルタイムまたはほぼリアルタイムで操作を実行する必要がある。運用上の問題を検出し、自動的にアラートや応答を発行するインテリジェントな自動化システムは、遅延が最小限に抑えられた場合に最も効果的に機能する傾向があります。
システムのローカル制御が必要です。マシンをシャットダウンしたり、クラウドから制御システムを調整したりすると、多くの場合、セキュリティと遅延の問題が伴います。
データ転送とストレージのコストには制限があります。たとえば、複数のカメラからの高忠実度の画像が、一般的な AI アプリケーションであるコンピュータービジョン AI モデルによって分析されるビデオ監視システムを考えてみましょう。すべてのデータをクラウドに送信して保存すると、すぐにコストが高くなる可能性があります。

次のような場合にはクラウドの方が優れている可能性があります:

厳密なデータ分析を完了します。建設管理者は、多くの場合、AI 分析に基づいて自社の運営方法をより深く理解したり、自社の施設の「デジタルツイン」バージョンでシミュレーション演習を実行したりしたいと考えています。この種のデータ分析は通常、リアルタイムで行う必要がないため、管理者が最も強力なハードウェアおよびソフトウェアツールを活用してあらゆる規模の作業を実行できるクラウドで実行するのが最適です。

次の状況では、この 2 つの組み合わせが最適です。

複数の建物を実行し、それらの間で情報を関連付けます。クラウドにより、一元化されたデータクリアリングハウスとコマンドセンターが可能になります。実際には、ハイブリッドアプローチが採用されることが多く、個々の建物での初期処理の一部がエッジ AI によって行われ、その後クラウド AI が複数の建物からの集約データ (場合によっては他のデータソースと組み合わせて実行) 上で実行されます。

人工知能導入への最初の一歩を踏み出しましょう

これらの決定は建設管理者が単独で行う必要はないということを覚えておくことが重要です。専門の技術プロバイダーがいますので、安心してご利用いただけます。 AI は、お客様固有のニーズを最も満たす場所に導入されます。建設管理者は、データサイエンティストである必要はなく、AI とその基盤となる機械学習アルゴリズムのあらゆる側面を完全に理解している必要はありません。代わりに、専門のテクノロジーベンダーと協力して、AI に舞台裏でその魔法を働かせることができます。

オラクルは、現在大量の職場復帰政策に着手している多くの組織と同様に、パンデミックの余波をスマートビルディングシステムを導入するユニークな時期と捉えています。パンデミック関連の閉鎖が数年続いた後、従業員は、アメニティがすぐに利用でき、コラボレーションツールが遍在し、空気の質が監視され、混雑が制限され、会社が活力に満ちた物理的な職場にしがみついています。持続可能な開発目標は、次の点で達成されています。エネルギーとエネルギー使用、水と廃棄物の削減。建物の占有率が依然として歴史的に低い水準にあるため、稼働させる必要のないシステムをシャットダウンすることは、効率を大幅に向上させるのに役立ちます。

こうした職場のダイナミクスと期待の変化は、IoT テクノロジー、それらを接続する高度なネットワーク、およびそれらを制御する人工知能システムへの新たな投資を評価する機会となる可能性があります。これは、占有状況、従業員エクスペリエンスのニーズ、サイトの所有権、およびそのユースケースの重要性（例：研究室かオフィススペースか）に基づいて、より適切な意思決定を行えるように職場を進化させる機会でもあります。

建設管理者はこれまで、自動制御システムに投資するかどうかを決定する際にスケジュールに優先順位を付けてきました。もはや。新しい重要な考慮事項は、使用率のメトリクスです。全員が戻ってくることを当然のこととは考えられず、多くの企業がハイブリッド勤務方針を採用しています。

よりスマートで、より安全で、より持続可能な空間の構築

オフィスは、初めて、魅力的で生産性の高い作業環境として家庭と競合する必要があります。人々は、オフィスの室内空気質 (IAQ) が監視され、水やエネルギーなどの資源が効率的に使用され、住んでいる部屋が快適であることを知って安心したいと考えています。 AIoT システムは、建物のエネルギー効率、健康性、自律性、安全性を高め、居住者のニーズにさらに対応できるようにするのに役立ちます。

これに応えて、新旧のビル管理者は、AIoT 自動化システムの実装と運用の最適化に必要な新しいスキルを習得できるよう、スマートテクノロジープロバイダーからのサポートを求めています。貴重な教訓は、AI をオンプレミスまたはクラウドにいつ導入するかということです。エッジ AI とクラウド AI が建物の目標やアプリケーションのニーズに合致しているかどうかを判断すると、情報に基づいた建物管理者は、AI が健康な空気、快適な空間、効率的な運営を確保して建物の活性化に役立つと信頼できます。

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