에지 인공 지능(AI)을 통합하는 것은 간단한 프로세스가 아닙니다. 초기 형태의 인공 지능은 프로세서를 요구하는 작업을 수행하기 위해 데이터 센터의 컴퓨터 성능에 의존했습니다. 얼마 후 AI는 이러한 시스템이 비즈니스를 지원하는 방식을 변경한 예측 알고리즘을 사용하여 소프트웨어로 전환했습니다. AI는 이제 네트워크의 바깥쪽 가장자리로 이동했습니다.

인공 지능 에지는 로컬 "에지" 장치가 클라우드에서 처리되는 대신 AI 알고리즘을 처리할 때 존재합니다.

엣지에서의 AI는 심층 신경망을 사용하는 애플리케이션의 제한과 한계를 줄이고 있습니다. 효율적으로 작동하기 위해 에지 AI 애플리케이션은 고속 및 저전력 처리를 갖추고 있어야 하며 달성해야 하는 작업을 위해 특별히 설계된 고급 통합을 포함해야 합니다.

예를 들어, 단일 카메라를 사용하여 생산 라인에 대한 품질 관리를 제공할 수 있는 비전 입력을 사용하는 에지 AI 시스템이나 자율 주행 자동차 또는 모바일 로봇의 안전을 위해 여러 대의 카메라를 사용할 수 있다고 생각해 보십시오.

IoT 담당 부사장인 제이슨 만(Jason Mann)은 SAS설명했다 :

"Edge AI는 AI 기술이 사용 지점에서 IoT(사물 인터넷) 엔드포인트, 게이트웨이 및 기타 장치에 내장될 때 발생합니다."

엣지 AI 플래닝

지능형 계획은 엣지 AI 시스템을 개발하고 통합하는 데 중요합니다. 어떤 장비를 모니터링해야 하는지와 같은 필요와 욕구의 목록을 만드는 것이 좋은 시작입니다. 그런 다음 센서와 끝점이 어디에 있는지에 대한 지도를 만들 수 있습니다.

인공 지능 과 기계 학습 전통적으로 프로세스를 지원하기 위해 클라우드 리소스에 크게 의존했습니다. 클라우드는 심층 신경망을 훈련하는 데 사용할 수 있습니다. 일단 프레임워크는 심 신경 네트워크 생성되어 가장자리에 설치하여 사용할 수 있습니다.

엣지에서 AI를 사용하면 데이터 생성, 데이터 저장 및 의사 결정을 포함한 실시간 작업이 가능합니다. 

이 시점에서 엣지에 딥 러닝 알고리즘을 설치하면 단 몇 밀리초 만에 대용량 데이터를 실시간으로 분석할 수 있습니다. 시스템이 배치되면 에지 AI가 인터넷 대역폭 요구 사항을 낮추고 클라우드로 주고받는 데이터의 양을 최소화하여 비용을 절감합니다. 계획 단계의 일부로 해야 할 지능적인 질문은 다음과 같습니다.    

• 어떤 유형의 데이터가 얼마나 많이 수집되고 분석됩니까? 데이터 볼륨 및 스토리지 요구 사항을 평가해야 합니다.

• 엔드포인트를 안전하게 만드는 데 무엇이 관련되어 있습니까? 보안 끝점에서 중요한 고려 사항입니다.

• 고려 중인 AI 기술의 성숙도는 어느 정도입니까? 주요 고려 사항은 조직의 요구 사항에 맞는 사전 훈련 또는 사전 구축된 AI 모델이 있는지 여부입니다.

• 원하는 에지 AI 알고리즘을 지원하려면 무엇이 필요합니까? 엣지에서 AI를 배포하는 데 필요한 기술을 결정합니다.

전문가 영입 및 파일럿 프로젝트 설정

에지 AI 시스템으로 업그레이드하는 것은 비용이 많이 들고 두 번 지불하고 싶은 것이 아닙니다. 의 미니 버전인 소규모 템플릿 만들기 사물의 인터넷 프로젝트는 테스트 실행을 만들고 개발할 수 있는 문제를 식별하는 훌륭한 방법입니다.

이 시점에서 전문가나 AI 컨설턴트를 영입하는 것은 매우 중요한 단계가 될 수 있습니다. 전문가를 찾는 것은 모험이 될 수 있습니다. 로컬에 존재하지 않을 수 있습니다. 온라인에서 검색할 수 있습니다. 엣지 AI 컨설턴트 "원격" 컨설턴트를 찾습니다.

IBM에는 다음과 같은 무료 과정이 있습니다. 엣지 AI 엔진r, 사내 직원을 교육하는 데 사용할 수 있습니다. 직원이 에지 AI 시스템에 대해 교육을 받고 이에 익숙해지면 몇 가지 흥미로운 이점이 있습니다(지식 있는 직원, 평균 수리 시간보다 빠름).

원격 에지 AI 컨설턴트와 훈련된 사내 직원을 결합하면 매우 기능적일 것입니다.

조직이 장비 및 계획 측면에서 준비되면 설치 및 통합을 시작할 때입니다. 작게 시작하고 프로젝트의 목표를 염두에 두십시오. 시범 프로젝트는 XNUMX개월 이상 소요되지 않아야 합니다. (이 시간의 대부분은 문제가 표면화되기를 기다리는 데 소비됩니다.)

계획의 일부로 스토리지를 포함하는 것을 잊지 마십시오. 센서에서 에지 장치로 전송된 데이터를 저장하면 데이터에서 "패턴"을 찾을 수 있습니다. 이러한 패턴은 의료 기기(의료 사물의 인터넷 또는 사물인터넷) 또는 공장의 센서(산업용 사물 인터넷 또는 IIoT). 패턴은 건강 문제가 발생하는 것을 방지하거나 예방 유지 관리를 위한 단서를 제공할 수 있습니다.

AI 에지 장치 선택 및 통합

에지에서의 AI는 로컬 에지 장치에서 처리되는 알고리즘 대신 로컬 에지 장치에서 처리되는 알고리즘을 사용합니다. 클라우드. 센서의 데이터가 멀리 이동할 필요가 없기 때문에 AI 결정이 더 빨리 내려집니다. 이 기술은 자동차 및 산업 응용 프로그램의 한계를 줄입니다.

더 빠르고 스마트하며 효율적인 시스템을 개발하려면 더 많은 데이터와 데이터를 제공하는 더 많은 센서가 필요합니다.

이것은 처리 능력의 양을 증가시키는 것도 필요하다는 것을 의미합니다. 이러한 증가는 컴퓨터 시스템의 성능에 문제를 일으킬 수 있다는 점에 유의해야 합니다. 이는 계획 단계에서 고려해야 합니다. 에지 AI 시스템을 설계할 때 현재 컴퓨터 시스템의 한계를 인식하는 것이 중요합니다.

에지 장치가 기본적으로 인터페이스라는 것을 깨닫는 것도 중요합니다. 공통 인터페이스 기술(USB, 이더넷, CAN, 직렬 및/또는 GPIO)을 지원해야 합니다. 또한 디스플레이, 카메라 및 키보드와 같은 주변 장비를 지원해야 합니다.

에지 장치가 있는 환경도 문제입니다. 에지 장치는 습도, 온도 또는 진동이 심한 위치에 배치될 수 있습니다. 이 고려 사항은 선택되는 장치와 장치의 보관 또는 포장 방법에 영향을 미칩니다.

또 다른 고려 사항은 규제 요구 사항입니다. 무선 주파수를 사용하는 장치에는 규정이 적용됩니다. 일부 장치는 "즉시 출시"되는 대로 규정을 준수합니다. 다른 사람들은 규정을 준수하기 위해 몇 가지 추가 노력이 필요할 수 있습니다.

올바른 솔루션을 선택하려면 비즈니스 요구 사항을 신중하게 평가해야 합니다. 에지 장치는 계속 켜져 있어야 합니까, 아니면 오랜 시간 동안 잠자기 상태여야 합니까? 감지된 움직임, 조명 켜짐, 스위치 뒤집기와 같은 외부 이벤트에 의해 트리거됩니까?

일부 Edge AI 장치 소스

• 애드비안 제조, 광업, 임업 및 화학 산업을 위한 에지 AI 장치를 제공합니다. 또한 금융 기관, 소매 및 에너지 산업을 위한 에지 AI 장치를 제공합니다. (그리고 그들은 컨설턴트가 있습니다!)

• 엔비디아 의료, 소매, 전기 자동차 등을 위한 최첨단 AI 장치를 제공합니다. (Nvidia에 필요한 장치가 있는지 또는 만들 수 있는지 확인하려면 Nvidia에 문의하십시오.)

• 이온 eShop  BOXER-8521AI는 Google Edge TPU 시스템에 따라 Edge AI 컴퓨팅을 지원합니다.

• IBM 엣지 컴퓨팅(및 컨설턴트)을 제공합니다.

미래를 향한 엣지 AI 컴퓨팅

Edge AI는 더 빠른 컴퓨팅, 더 나은 보안, 더 효율적인 제어를 제공하는 동시에 지속적인 운영을 지원합니다. 또한 개선된 기계 학습 및 고급 알고리즘을 지원합니다. 많은 글로벌 기업이 엣지 AI를 활용하기 시작했습니다. 이점은 조립 라인의 모니터링 개선에서 자율 주행 차량에 이르기까지 다양합니다. Edge AI는 다양한 산업에 혜택을 줄 수 있습니다.

최근 출시되면서 5G 기술, 엣지 AI가 추가 부스트를 얻었습니다. 엣지 AI의 이점을 활용하는 애플리케이션은 다음과 같습니다.

• 자동 광학 검사 제조의 중요한 부분이 되었습니다. 클라우드와의 많은 통신에 의존하지 않고 자동화된 에지 AI 광학 분석을 사용하여 생산 라인의 결함 부품을 감지할 수 있습니다.

• 가상 어시스턴트Alexa 또는 Siri와 같은 에지 AI는 ML 알고리즘이 클라우드가 아닌 에지 장치에 저장된 데이터를 사용하여 더 빠르게 딥 러닝할 수 있도록 하는 이점을 얻었습니다. (이론적으로는 보다 개별화된 가상 비서를 제공해야 합니다.)

• 자율 주행 차, 엣지 AI의 도움으로 도로에 있는 물체를 더 빨리 식별하고 더 빠른 결정을 내릴 수 있습니다. 그 결과 더 빠르고 안전한 운송이 가능합니다.

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