Edge AI: 주목해야 할 5가지 트렌드

엣지의 인공 지능은 끊임없이 진화하고 있으며 자율 주행 자동차, 예술, 의료, 맞춤형 광고, 고객 서비스 등 수많은 응용 분야를 보유하고 있습니다. 이상적으로 엣지 아키텍처는 요청에 더 가깝기 때문에 대기 시간이 더 짧습니다.

엣지 인공지능 시장은 2021년 140만 달러에서 2027년 800만 달러로 연평균 성장률 29.8%로 성장할 것으로 예측됩니다. 이러한 성장의 대부분은 사물 인터넷용 인공 지능, 웨어러블 소비자 장치, 5G 네트워크의 더 빠른 컴퓨팅 요구와 같은 요인에서 비롯됩니다. 엣지 AI의 실시간 데이터는 사이버 공격에 취약하기 때문에 이는 기회와 유지를 가져옵니다.

내년에 엣지 AI 공간을 형성할 가능성이 있는 5가지 트렌드를 살펴보겠습니다.

클라우드에서 AI 분리

오늘날 가장 큰 변화 중 하나는 클라우드 연결 없이 AI 처리를 실행할 수 있는 기능입니다. 예를 들어, 최근 출시된 두 가지 새로운 칩 설계는 원격 서버나 클라우드 컴퓨팅을 건너뛰고 IoT 장치의 처리 능력을 극한까지 높일 수 있습니다. 현재 Cortex-M 프로세서는 객체 인식을 처리할 수 있으며, ARM의 Ethos-U55를 추가하면 제스처나 음성 인식과 같은 다른 기능도 사용할 수 있습니다. 네이티브 AI를 사용하여 제품을 구축하기 위한 툴킷인 Google의 Coral도 대량의 AI를 '오프라인'으로 처리할 것을 약속합니다.

Machine Learning in Action

머신러닝 운영의 모범 사례는 엣지 AI가 귀중한 비즈니스 프로세스임을 입증할 것입니다. IT 프로덕션에는 새로운 수명 주기가 필요합니다. 또는 적어도 MLOps 개발 중 추측이 그렇습니다. MLOps는 기업이 데이터를 에지로 스트리밍하고 푸시하는 데 도움이 될 수 있습니다. 엣지 AI와 관련하여 더 많은 기업이 자신에게 가장 적합한 것이 무엇인지 발견함에 따라 지속적인 갱신 주기가 효과적일 수 있습니다.

특수 칩

엣지에서 더 많은 처리를 수행하려면 기업에는 충분한 전력을 제공하는 맞춤형 칩이 필요합니다. 예를 들어 AI 모델을 본질적으로 계산 그래프로 변환하는 소프트웨어 제품군과 결합된 AI 가속기 칩이 있습니다. IBM은 사기 퇴치를 목표로 2021년에 첫 번째 가속기 하드웨어를 출시했습니다.

컴퓨터 비전의 새로운 사용 사례 및 기능

컴퓨터 비전은 계속해서 엣지 AI의 주요 용도 중 하나입니다. 이 분야의 주요 발전은 다중 데이터 소스에서 데이터를 가져와 자연어 이해를 넘어 제스처를 분석하고 검사 및 시각화를 수행하는 다중 모드 인공 지능입니다. 이는 쇼핑 도우미와 같이 사람들과 원활하게 상호 작용하는 AI에 유용할 수 있습니다.

고차 비전 알고리즘은 이제 더 세밀한 특징을 사용하여 객체를 분류할 수 있습니다. 자동차를 식별하는 것보다 제조사와 모델을 결정하는 것이 더 깊습니다.

각 개체에 고유한 세부적인 특징을 식별하도록 모델을 교육하는 것은 어렵습니다. 그러나 세밀한 정보를 사용한 특징 표현, 특정 특징을 추출하는 분할, 객체 포즈를 정규화하는 알고리즘, 다층 합성곱 신경망과 같은 방법은 모두 이러한 목표를 달성하기 위한 현재의 방법입니다.

초기 기업 사용 사례에는 품질 관리, 실시간 공급망 추적, 스냅샷을 사용하여 내부 위치 식별, 딥페이크 감지 등이 포함됩니다.

5G에서 인공지능의 성장이 가속화되고

5G와 더욱 발전된 기술이 다가오고 있습니다. 위성 네트워크와 6G가 통신 제공업체를 기다리고 있습니다. 나머지 우리는 차세대 네트워크로 완전히 이동하기 전에 일부 5G 서비스와 호환되는 4G 코어 네트워크 간에 전환하는 데 시간이 좀 걸릴 것입니다.

이것이 엣지 AI와 어떤 관련이 있나요? 5G 기반 AI는 AI 애플리케이션에 더 나은 성능과 보안을 제공할 수 있습니다. 이는 인공 지능에 필요한 짧은 지연 시간의 이점을 제공하고 공장 자동화, 통행료 징수, 차량 원격 측정, 스마트 공급망 프로젝트와 같은 새로운 애플리케이션을 제공할 수 있습니다.

에지 AI에는 우리가 나열할 수 있는 것보다 더 많은 새로운 트렌드가 있습니다. 특히, 개발에는 인간 측의 일부 변경이 필요할 수 있습니다. 엣지 AI 관리는 IT 부서의 업무가 될 것이며, 현업에서 엣지 솔루션을 관리하도록 하는 대신 IT 리소스를 사용하여 비용을 최적화할 수 있습니다.

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