エッジAIとは何ですか？エッジAI電源の5つの必須条件！

2024-07-29

導入

エッジコンピューティングやディープラーニング技術の成熟に伴い、エッジAIアプリケーションの範囲は大幅に拡大する見込みです。さまざまな産業は、エッジAIの採用によって作業の自動化を強化し、生産や販売プロセスを最適化することができます。将来的には、ノートパソコンやスマートフォンなどの日常的なデバイスにもエッジAI機能が統合されるでしょう！この記事では、エッジAIとそのコア技術アプリケーションについて詳しく紹介し、エッジAI電源の重要性と必須条件を説明します。

エッジAIとは？従来の人工知能（AI）とどう違うのか？

エッジAIは、現在は産業、医療、スマートライフ、環境エネルギーなどのさまざまな産業で広く使用されています。AI技術が進化するにつれて、私たちが日常的に使用するさまざまな消費電子製品にも徐々に統合されていくでしょう。従来のAIアプリケーションは通常、強力なサーバーを備えたデータセンターを使用し、ユーザーはネットワーク接続を介してアクセスします。しかし、この集中型アプローチは、プライバシーの問題やネットワーク依存性による遅延の問題に直面する可能性があります。

エッジAIでは、ユーザーはインターネット接続を必要とせずに端末でコンピューティングパワーとAIモデルを利用でき、より柔軟なアプリケーションを提供し、端末でタイムリーな応答を提供します。データを端末で直接処理して分析するため、これらのデバイスのパフォーマンス要件がより重要になります。エッジAI搭載デバイスの電源は、エネルギー効率、安定性、信頼性、軽量ハードウェア設計の高い基準を満たす必要があります。

エッジAIのコア技術

エッジAIでは、AIモデルを小さなエンドデバイスに統合する必要があるため、現在のAI技術のすべてのトレーニングプロセス、つまり機械学習（ML）、ディープラーニング、モデルとトレーニングデータを限られたエンドストレージシステムに収めるための圧縮が関係しています。エンドデバイスに統合された後は、適切なエッジAI電源が中断なく動作することが不可欠です。

機械学習（ML）機械学習

エッジAIの基盤であり、データの収集に基づいて学習し予測するデバイスを可能にします。たとえば、小売業では、店舗はエッジAIデバイスを使用してリアルタイムで顧客の嗜好を把握し、カスタマイズされた広告を提供することができます。ローカルレベルでの信頼性のあるリアルタイム顧客データ収集は、データ漏洩のリスクを軽減します。

ディープラーニング

エッジAIでは、ディープラーニングが画像の理解を作成するために人間の脳の接続を模倣します。新しい画像に遭遇すると、AIは層間の接続を調整してオブジェクトを信頼性高く識別できるようにします。従来のディープラーニングは対象画像を迅速かつ効果的に分析できますが、産業用の自動化アプリケーションは一般的に複雑性が低いです。ディープラーニングをエッジデバイスと組み合わせることで、エッジAI機器のコスト効果の高い効率的なトレーニングが可能になります。

モデルの圧縮

エッジデバイスは通常、計算リソースとストレージ容量に制限があるため、量子化、プルーニング、および量子化認識トレーニングなどのモデルの圧縮技術が必要です。モデルの圧縮により、計算負荷が減少し、限られた能力を持つ組み込みデバイスでモデルを実行できるようになり、推論速度が向上し、エネルギー消費が低減します。

ハードウェアアクセラレータ

エッジデバイスで効率的にディープラーニングモデルを実行するには、専用のハードウェアアクセラレータが必要です。最適化されたモデルアーキテクチャとハードウェアアクセラレータは、限られた計算およびストレージリソースを十分に活用します。

グラフィックスプロセッシングユニット（GPU）：ディープラーニングアルゴリズムを最適化し、行列演算やディープラーニングタスクを迅速に実行します。
テンサープロセッシングユニット（TPU）：効率的なディープラーニング推論用に設計され、優れたエネルギー効率とパフォーマンスを提供します。
ビジョンプロセッシングユニット（VPU）：ビジョン処理アプリケーション向けにハードウェアアクセラレータを最適化し、画像処理や機械ビジョンタスクに一般的に使用されます。

センサ技術とデータ処理

エッジAIは、自動運転や産業オートメーションなどの分野で、センサや組み込みデバイスから大量のデータを収集し、運用安全性を確保するのに重要です。エッジコンピューティングデバイスがオフラインシステムやロボットに実装されている場合、エッジデバイスに展開されたMLおよびディープラーニングモデルが、組み込みシステムで推論機能を処理します。

エッジAIのアプリケーション

エッジAIには、現在と将来のさまざまなアプリケーションがあります。

スマートホーム：エアコンシステムやさまざまな電力デバイスなどの家庭用電化製品は、エッジAIを統合できます。家庭用電力デバイスや小型ストレージユニットのセンサとエッジAIは、エネルギー使用量をリアルタイムで監視し、安全性を向上させます。
医療：エッジAIを医療機器に組み合わせることで、遠隔医療の精度、即時性、利便性が向上します。たとえば、イスラエルの企業Tyto Careの異常な呼吸を検出するAIアルゴリズムが昨年FDAの承認を受けました。このAIモデルをエッジデバイスに統合することで、リスクグループの人々が自信を持って遠隔診療を受けられるようになります。
エンジニアリングと製造：エッジAIは、既存の産業用途において、ロボットアームや装置のパフォーマンス予測ツールを含むさまざまなシナリオで使用されています。エッジAIを既存の装置に統合することで、現在のパフォーマンスの予防的な分析が可能になり、緊急事態を予防し、ユーザーの安全性を向上させます。
セキュリティと監視：テックジャイアントAmazonは、エッジデバイスとドローン技術を組み合わせたRingスマートドアベルシステムを提供しています。事故や火災などの緊急事態の場合、システムは自律的に関連する安全ユニットに即座の支援を求めることができます。

エッジAI電源の5つの必須条件

エッジ環境での信頼性の高い動作とパフォーマンス要件を満たすために、エッジAI電源（電源）の重要性は過小評価できません。以下は、エッジAI電源の5つの主要要素です：

安定性と信頼性エッジAI電源は、安定した電圧と電流を提供し、さまざまな作業負荷下で安定した動作を確保する必要があります。高い信頼性は、電源の故障によるシステムのダウンタイムを防ぐために重要です。
エネルギー効率エッジAI電源は、エネルギーの無駄を最小限に抑え、バッテリー寿命を延ばすためにできる限り効率的である必要があります。
適応性エッジAIアプリケーションの作業負荷が変動する可能性があるため、電源は適応性があり、システムの要求に応じて出力電圧と電流を調整できる必要があります。
小型化と軽量設計エッジAIシステムは、通常、スペースに制約があるデバイスに展開されるため、エッジAI電源はコンパクトで軽量な設計を備えている必要があります。
電磁適合性（EMC）エッジAI電源は、電磁適合性（EMC）規格を満たす必要があります。これにより、他の機器との電磁干渉が低減され、他の機器との正常な動作が確保され、関連する規制に適合します。

FSP - エッジAI電源供給ソリューション

FSPは、高性能電源製品の開発に豊富な経験を持っています。電源は高度に成熟した製品ですが、さまざまな最終用途分野において、コスト、信頼性、安定性、システムの互換性をバランスさせる必要があります。同社は、医療、商業、産業分野のエッジコンピューティングおよびエッジサーバー向けにいくつかの対応製品を持ち、カスタマイズされたニーズに対応するための高ワット数の電源を提供できます。たとえば、医療分野では、同社はさまざまな機器のワット数要件に合わせた電源ソリューションを提供できます。

産業用途 Factory Automation 4.0の時代が進むにつれて、伝統的な製造業は工場の自動化設備の割合を増やしています。エッジコンピューティング技術を使用し、センサ、IoTデバイス、関連機器と組み合わせることで、工場は施設のリアルタイムモニタリングを実現できます。FSPは、高度に信頼性の高い多様なエッジコンピューティング電源製品を提供し、企業が供給チェーン管理をアップグレードし、リアルタイムの在庫管理を実現できるよう支援します。

商業、医療、産業分野に加え、FSPは高水準のスマートマイクログリッドアプリケーション、エンドユーザー向けのゲーミング電源、および無停電電源システム（UPS）も提供しています。同社は現在、さまざまな分野の顧客向けに複数のカスタマイズされたソリューションを提供しています。詳細については、企業の公式ウェブサイトをご覧ください。

Know more about edge computing applications