인공 지능(AI)과 임베디드 시스템은 최근 우리가 미래를 보는 방식을 완전히 바꿔 놓은 엄청난 발전을 이루었습니다. 인공 지능, 머신 러닝, 임베디드 시스템, 사물 인터넷(IoT)과 같은 기술과 이들의 조합은 산업 자동화에서 인간 이식 및 심우주 탐사에 이르는 분야에서 지금까지 탐험되지 않은 전망을 열어주고 있습니다. 기업이 경쟁에서 앞서기 위해 혁신하고 한계를 뛰어넘도록 강요하는 치열한 경쟁 글로벌 시장은 부분적으로 이러한 놀라운 기술 발전에 대한 책임이 있습니다.

이 기사에서는 ES 및 ML과 같은 최첨단 기술의 통합을 설명합니다.
최첨단 AI 솔루션을 만듭니다. 조직이 이를 통해 이익을 얻을 수 있는 방법.

인공 지능 내장

임베디드 AI를 이해하기 위해서는 임베디드 시스템과 인공지능을 철저히 이해해야 한다.

전자 시스템

이러한 자율 시스템은 하드웨어 및 임베디드 소프트웨어를 사용하여 특정 기능을 수행하도록 특별히 제작되었습니다. 독립형이거나 더 큰 조립품의 구성요소일 수 있습니다.

인공 지능 (AI) 

컴퓨터로 제어되는 사이버-물리 시스템은 일반적으로 인간이 수행하는 작업을 수행할 수 있습니다. 어려운 인지 능력, 추진력, 자기 인식을 포함하여 인간 지능과 동등한 정신적 능력이 필요합니다.

임베디드 AI는 다음과 같이 설명할 수 있습니다.

인간의 지적 능력을 요구하는 작업을 수행하기 위해 일반적으로 격리된 임베디드 시스템 또는 리소스가 제한된 장치의 기능을 임베디드 AI라고 합니다. 임베디드 AI는 장치 수준에서 AI 모델과 알고리즘을 사용하여 외부 지원 없이 독립적인 기능을 구현하는 것을 말합니다.

임베디드 AI의 역사

임베디드 시스템(ES)과 인공 지능(AI)은 오랫동안 존재해 왔습니다. 그러나 그들의 궤적은 눈에 띄게 달랐습니다. AI는 20세기 후반과 21세기 첫 XNUMX년 동안 초기 약속을 지키기 위해 고군분투했습니다. 응용 프로그램과 유용성은 극소수의 분야로 제한되었습니다. 이것은 주로 이 분야의 전문가인 데이터 과학자와 엔지니어가 충분하지 않았고, 필요한 전자 하드웨어 구성 요소를 저렴하고 대량으로 제조할 수 없었으며, 대용량 데이터를 공급할 대역폭이 충분하지 않았기 때문입니다. AI 알고리즘. 반면에 ES 기술은 꾸준히 성장했고 결국 XNUMX세기에 번성했습니다. 현대 기술 발전의 최전선에는 AI와 ES가 있습니다.

이 각도에서 철학을 탐구하자!

역사상 가장 위대한 철학자 중 한 명인 플라톤의 말인 "우리의 필요는 진정한 창조자가 될 것입니다"라는 고전적인 인용문은 "필요는 발명의 어머니"로 번역될 수 있습니다. 혁신 동인을 강조하는 최근 연구는 이를 확인합니다. 전 세계적으로 많은 문제가 있으며 국제 비즈니스 시장에서 이보다 더 치열한 경쟁은 없었습니다. 이제 새로운 정보를 생성하고 혁신을 사용하며 최첨단 기술을 사용하는 것이 표준 관행입니다. 임베디드 시스템에 대한 수요 증가와 향후 몇 년 동안 예상되는 인공 지능 애플리케이션의 성장으로 인해 두 산업이 만나 임베디드 AI라는 흥미진진한 새로운 분야가 탄생했습니다. 개인 정보 보호, 보안 및 탄력성에 대한 관심 증가와 개선된 기능 및 응답성은 모두 이러한 융합에 기여했습니다. 개발 엔지니어와 과학자는 여전히 이러한 이점을 최대한 활용해야 하므로 전문적인 여정을 준비하는 개인에게 바람직한 직업 선택이 됩니다.

AI와 임베디드 중 어느 것이 더 낫습니까?

임베디드와 AI를 비교할 때 무엇이 ​​더 나은지 묻는 것이 불공평한 이유는 무엇입니까? 아이러니한 반응은 "주의를 끌기 위해"일 수 있지만 진정한 해결책은 두 가지를 차별화하고 함께 가장 잘 작동하는 방식을 강조하는 데 있습니다. AI 모델은 제공된 데이터에서 학습하기 때문에 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다. 또한 임베디드 시스템은 센서를 사용하여 AI 알고리즘에 공급할 수 있는 데이터 또는 정보를 생성하는 유형의 개체입니다. 결과가 좋을수록 훈련된 모델이 더 많습니다. 결과적으로 임베디드 AI는 특히 제한된 장치에서 강력한 솔루션이 됩니다.

AI와 임베디드 시스템(ES)은 관련이 있습니까?

이전 섹션에서 설명했듯이 ES는 AI 알고리즘이 연속 전자 장치를 계속하는 데 사용할 수 있는 데이터를 생성할 수 있기 때문에 AI와 ES 사이에는 연결이 있습니다. 자율 주행 차량과 산업 분야는 모두 내장형 AI를 사용하며, 짧은 대기 시간, 에너지 사용 감소, 자율성과 같은 고객과 기업에 몇 가지 이점이 있습니다.

기계 학습 임베디드

기계 학습과 AI는 최상의 비즈니스 솔루션을 구현하는 데 중점을 두기 때문에 신중한 분리가 필요합니다. 기계 학습(ML) 또는 ML 모델을 사용하는 애플리케이션은 리소스 집약적이며 강력한 컴퓨터 리소스가 필요합니다. 이 때문에 데이터 처리가 문제 없이 진행되는 PC나 클라우드 서버와 같이 일반적으로 제한이 없는 장치에서 실행되는 경우가 많습니다. 그럼에도 불구하고 최근 데이터 과학, 알고리즘 및 CPU 성능의 발전 덕분에 기계 학습 프레임워크 또는 앱을 임베디드 장치에 직접 설치할 수 있습니다. 이 아이디어는 TinyML 앱 또는 E-ML(Embedded Machine Learning)로 알려져 있습니다. 임베디드 머신 러닝은 센서가 데이터를 수집하는 엣지로 컴퓨팅을 이동하여 대역폭 중단, 데이터 전송 보안 위반, 높은 배터리 소모 등의 문제를 성공적으로 극복합니다. 이는 에지에서 자율성과 인텔리전스를 촉진하고 신경망, 기타 ML 프레임워크, 신호 처리 서비스, 모델 생성, 제스처 인식 및 기타 ML 기술을 사용할 수 있게 해주기 때문에 딥 러닝에 특히 중요합니다.

기업을 위한 임베디드 AI의 응용

이제 사업을 시작합시다. 사회적 및/또는 상업적 개발을 지원하는 기술의 능력이 성공을 결정합니다. 임베디드 기계 학습이나 인공 지능도 마찬가지입니다.

알아야 할 가치: 현재 임베디드 AI 정보

• 2021년부터 2026년까지 임베디드 AI의 글로벌 시장은 연평균 5.4% 성장하여 약 38.87억 XNUMX천만 달러에 달할 것으로 예상됩니다.

• AI 칩셋 시장은 12.04년에 미화 2020억 125.67천만 달러로 평가되었으며, 2028년까지 미화 34.08억 XNUMX천만 달러에 도달하여 고려 중인 기간 동안 CAGR이 XNUMX% 증가할 것으로 예상됩니다.

• 의료, 은행 및 금융, 자동차, 제조, 사이버 보안, 스마트 도시 및 소비자 가전은 임베디드 AI를 가장 일반적으로 수용하는 산업입니다.

• 자연어 처리, 기계 학습, 컴퓨터 비전, 상황 인식 컴퓨팅, 신경망 및 TensorFlow Lite는 이러한 움직임을 발전시키는 핵심 기술입니다.

• 임베디드 AI 개발의 주요 동력은 자신의 행동을 반영할 수 있는 자율 기계의 필요성, 엣지에서 신뢰할 수 있고 효과적인 인텔리전스 솔루션에 대한 필요성 증가, 인간 개입을 최소화하려는 욕구입니다.

• 주요 걸림돌은 이 분야의 고도로 숙련된 인력 부족, 예상되는 고용 손실, 권력자들의 회의론입니다.

귀사가 임베디드 AI를 통합해야 하는 이유는 무엇입니까?

모든 산업에서 임베디드 AI 또는 에지 AI는 기업에 기존 솔루션에 비해 다양한 이점을 제공합니다. 아래에 몇 가지를 강조했습니다.

경제적

예를 들어 기존의 클라우드 기반 솔루션은 점점 저렴해지고 있지만 여전히 비용이 많이 듭니다. 장치에서 클라우드로 데이터를 전송하고 데이터가 클라우드에 도착한 후 추가 프로세스와 관련하여 높은 비용이 발생합니다. 장치가 데이터를 분석할 수 있고 AI 모델을 교육하는 데 필요한 컴퓨팅 용량이 있으므로 임베디드 AI 솔루션을 배포하면 클라우드 통신의 필요성이 줄어들고 비용이 크게 절감됩니다.

대역폭

AI 알고리즘은 모델 교육 및 분석을 위해 많은 양의 데이터가 필요하며 클라우드 또는 데이터 센터로 데이터를 전송하기 위해 많은 양의 대역폭이 필요합니다. 장치는 Edge AI 또는 Embedded AI로 독립되어 완벽한 기능을 위해 대역폭이 거의 또는 전혀 필요하지 않습니다.

개인정보보호

에지에서는 센서와 기록 장비가 민감한 데이터를 생성하여 개인 정보 보호 문제를 일으킵니다. 이 민감한 자료가 여러 인터넷 수준을 통해 전송될 때 개인 정보 침해 위험이 증가합니다. 데이터를 로컬에서 처리하고 데이터 전송을 제거하여 장치의 개인 정보 제어를 개선함으로써 위반 가능성이 상당히 줄어듭니다.

숨어 있음

임베디드 AI 배포는 센서 데이터를 원격 위치로 보내는 대신 로컬에서 계산을 수행하여 시스템 대기 시간을 크게 줄입니다. 이는 실시간 AI 솔루션이 필요한 실제 서비스 및 애플리케이션에 필수적입니다. 장벽이나 신호 처리 시스템 응답에 직면할 때 빠른 응답은 자율 주행 차량에 매우 중요합니다. 빠른 반응 시간이 필수적입니다.

신뢰성

로컬 데이터 처리 장치는 오작동 가능성이 적어 다운타임을 최소화합니다. 이것은 사용자가 크게 의존하는 민감한 가제트 및 특수 도구에 필수적인 필수품입니다. 임베디드 AI 솔루션은 기존 AI 컴퓨터 시스템보다 이 영역에서 더 나은 성능을 발휘합니다.

회사에서 임베디드 AI를 어떻게 사용할 수 있습니까?

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