새 스마트 온도 조절기가 온도를 빠르게 높여서 유난히 추운 날 퇴근하고 집에 돌아올 때 집이 따뜻해지길 원한다고 상상해 보세요. 스마트폰에서 연결하여 조치를 취하도록 요청합니다. 당신은 알지 못하지만 요청을 클라우드에 보내고 지침을 다시 받기 때문에 작업에 몇 초가 걸릴 수 있습니다.
이제 당신이 타고 있는 자율주행차가 갑자기 당신 앞에 있는 도로로 달려오는 개를 감지한다고 상상해 보세요. 재난을 피하기 위해서는 자동차가 밀리초 내에 반응해야 합니다. 이에 대응하려면 사용자와 가장 가까운 상호 작용 지점에서 의사결정을 내릴 수 있는 기술인 엣지 인공지능(AI)이 필요하며, 이 경우 자동차의 센서가 중요합니다. 이것이 바로 순간 결정의 정의입니다.
오늘날의 사물 인터넷(IoT)에서는 데이터가 항상 이동합니다. 이는 레거시 시스템에서 클라우드로, 엣지 디바이스로, 그리고 조직의 시스템을 넘어 파트너와 고객으로 이어집니다. 답변은 실시간으로 제공되어야 하므로 엣지 장치를 통해 데이터를 처리할 수 있는 경우 중앙 집중식 컴퓨팅 성능을 사용하는 것이 항상 효율적인 것은 아닙니다. 자율주행차가 반응할 시간이 밀리초밖에 없다면 클라우드가 결정을 내릴 때까지 기다릴 시간이 없습니다.
기기가 어디에 있든 엣지에 있는 AI 알고리즘에 방대한 양의 데이터를 공급할 수 있으며 이점도 많습니다. 동적 데이터는 중요한 환자 정보를 의사에게 전달하고, 놀이 공원의 대기열을 단축하고, 전력 회사에 잠재적인 정전을 알리고, 자율주행차가 적시에 대응하여 비극을 예방할 수 있도록 해줍니다.
Edge AI를 사용하면 기기가 기기 수준에서 스스로 이러한 결정을 내릴 수 있습니다. 데이터를 처리하기 위해 반드시 인터넷에 연결될 필요는 없습니다. 수면 패턴을 모니터링하는 시계를 생각해 보세요. 하지만 저장 및 처리를 위해 데이터를 클라우드에 푸시하는 대신 처리를 위해 시계 자체에 데이터를 기록합니다.
Edge 지원 AI 장치에는 비디오 게임, 스마트 스피커, 드론 및 로봇도 포함됩니다. 보안 카메라는 또한 엣지 기능을 활성화할 수 있습니다. 공장 현장의 카메라는 제조 과정에서 제품 결함을 찾아 즉시 꺼내야 하는 제품을 신속하게 식별할 수 있습니다. 속도가 생명을 구한다면 Edge AI
를 사용하여 응급 의료를 위한 이미지를 분석할 수도 있습니다. 처리 능력이 가까울수록 응답 시간이 빨라집니다.
엣지 기술이 클라우드를 대체할 수는 없지만 귀하에게만 속한 사용자 데이터(예: 수면 패턴, 게임 데이터)는 엣지 지원 장치에서 처리될 수 있습니다. 이러한 데이터의 분산화는 IoT 시장에서 중요한 문제인 개인 정보 보호 문제를 해결합니다. Edge
AI는 개인 정보를 침해하지 않으면서 편리함을 제공할 수 있습니다. 그리고 어떤 경우에는 더 저렴할 수도 있습니다. 한 회사는 현재 각각 몇 달러에 달하는 소형 마이크로프로세서를 사용하여 세탁기, 식기세척기와 같은 음성 제어 가전제품을 개발하고 있습니다.
“우리 집에 있는 기기는 사실 그렇게 똑똑하지 않았으면 좋겠어요.” - Clive Thompson, Wired
예를 들어, 커피 머신의 음성 인식 AI는 약 200개 단어만 인식하면 됩니다. 커피를 만드는 작업과 관련이 있습니다. Wired 기자인 Clive Thompson은 이렇게 말합니다. "자기 인식을 달성하기 위해 나쁜 농담이나 전등 스위치가 필요하지 않습니다. 그들은 단지 "켜짐"과 "꺼짐", 어쩌면 "어두움"을 인식하면 됩니다. 집에서 공유하는 기기보다 덜 똑똑했으면 좋겠습니다.”
더 빠르고 저렴한 처리 외에도 엣지 AI에는 계속해서 확장되는 인터넷이 필요하지 않습니다. 사물 인터넷의 급속한 발전으로 인해 이제 엄청난 양의 데이터가 엣지에서 감지되고 생성됩니다. Statista추정이 숫자는 2025년까지 거의 80제타바이트에 이를 것으로 예상됩니다.
이것은 너무 커서 오늘날의 인터넷 대역폭을 사용하여 저장 및 처리를 위해 이 모든 데이터를 에지 장치에서 클라우드 서버로 전송하는 것은 기술적으로 불가능합니다. 대역폭을 사용할 수 있더라도 모든 데이터를 처리할 수 있는 충분한 데이터 센터 리소스가 필요합니다. 더 적은 대역폭 요구 사항은 비용 절감으로 이어집니다. 기업에서 생성된 데이터의 약 10%는 기존의 중앙 집중식 데이터 센터나 클라우드 외부에서 생성되고 처리됩니다. Gartner는 이 수치가 2025년까지 75%에 이를 것으로 예측합니다.
IoT 세계에서 가장 짜증나는 문제 중 하나는 기기를 구입할 여유가 없거나 로컬 네트워크가 없는 시골 지역에 사는 수많은 사람들이 우리 일상 생활의 변화에 참여하지 못할 수도 있다는 것입니다. . 제한된 네트워크 용량의 역사는 악순환이 될 수 있습니다. 엣지 네트워크는 구축이 간단하지 않고 비용이 많이 들 수 있습니다. 개발도상국은 최신 기술이 필요한 엣지 장치를 통해 데이터를 처리하는 능력이 더욱 뒤처질 수 있습니다. 따라서 엣지 컴퓨팅의 성장은 특히 삶을 변화시키는 인공 지능 및 IoT 장치의 접근성과 관련하여 구조적 불평등이 증가할 수 있는 또 다른 방법입니다.
엣지 AI의 또 다른 위험은 데이터가 처리 후 폐기될 수 있다는 것입니다. 본질적으로 "엣지"에 있으므로 이는 저장을 위해 클라우드에 도달하지 못할 수 있음을 의미합니다. 비용을 절감하기 위해 장치에 정보를 삭제하도록 지시할 수 있습니다. 중앙 처리 및 저장에는 확실히 단점이 있지만, 필요할 때 데이터가 있다는 장점이 있습니다.
인공 지능(AI)은 가정, 기업, 학교, 심지어 공공 장소까지 사회의 모든 측면에 영향을 미치고 있습니다. 그러나 기술이 빠르게 발전함에 따라 책임성, 투명성, 개인 정보 보호 및 공정성을 최적화하려면 다중 이해관계자의 협업이 필요합니다.
기술 거버넌스의 미래를 형성하기 위한 세계 경제 포럼의 플랫폼: 인공 지능과 기계 학습은 다양한 관점을 결합하여 혁신을 주도하고 신뢰를 구축하고 있습니다.
빈 도로를 주행하는 것이 당신과 당신의 자율주행차뿐이라면 그 많은 양의 데이터가 중요하지 않을 수도 있지만 다시 생각해보세요. 도로 상태에 대한 정보와 해당 조건에서 차량 및 이와 유사한 다른 차량이 어떻게 작동하는지를 포함하여 이 빈 도로의 데이터로부터 많은 것을 배울 수 있습니다. 마지막으로, 엣지 컴퓨팅의 경우 네트워크 비용이 생성된 가치와 균형을 이루도록 명확한 비즈니스 사례를 면밀히 조사해야 합니다.
그럼에도 불구하고 불평등이나 데이터 손실, 그리고 5G 기술의 발전과 저렴한 처리 칩 덕분에 자율주행 자동차든 커피 머신이든 "가장자리"가 어떻게 유지되는지 쉽게 알 수 있습니다. 출퇴근 준비가 완료되었습니다.
위 내용은 엣지 인공지능(Edge AI)은 우리에게 무엇을 줄 수 있나요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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