このブログでは、エッジコンピューティングとその重要性を定義し、自動化と自律性においてエッジが重要な役割を果たす場所の例をいくつか紹介します。  

エッジコンピューティングとは何ですか？

エッジコンピューティングは、データの処理を、データを生成および消費しているものや人々に近づけます。

「エッジ」という用語は「ローカル」とほぼ同義であり、ネットワークのエッジにあるデータを指します。実際には、マシン、ネットワークタワー、自動運転車、ロボットなど、データを生成する物理的なものの上、近く、または周囲にあります。エッジコンピューティングは、組込みコンピュータ、モジュール、および統合されたハードウェア/ソフトウェアシステムを使用して、データをソースで抽出、計算、および共有できるようにします。

エッジコンピューティングが重要なのはなぜですか？

エッジはビジネス価値が生み出される場所です。エッジコンピューティングは、生データを実用的な価値のある制御データに変換する上で、より効率的で費用対効果が高くなります。これは、マシンがより自動化され、より自律的になる将来にとって重要です。

ガートナー社 は、2025年までに企業のデータの75％がデータセンターやクラウドの外で作成・処理されるようになると予測しています。さらに、 ABIリサーチ社 は、2023年までに人工知能のタスクの43％がエッジデバイスで発生すると予測しています。

データが作成される機械にインテリジェンスを近づけることは、需要の高いAIおよびIoTシステム、すなわち AIoTの効率性と有効性を高める重要な要素です。重要な意思決定やオペレーションから障害点を取り除くとともに、レイテンシーやコストを改善します。

AIはエッジコンピューティングでどのように使用されますか？

エッジコンピューティングはAIの触媒であり、ADLINKのビジョンステートメントでもあります。AIをエッジに導入することで、企業がAIから価値を得る方法が拡大します。なぜなら、データがまだ価値を持っているときに、それが生産されているときに、リアルタイムで行動することができるからです。例えば、生産ラインで障害が発生してから1時間後にその障害を検出しても、価値はほとんどありません。

データの時間的価値のために、産業データとビジネスデータの大部分は通常処理されないことに気づきました。通常、データが処理されて結果が得られるまでに、データはもはや関連性がなくなります。これがエッジAIがゲームチェンジャーであるところです：

• エッジAIとネットワーキング –それには理由があります。 マルチアクセスエッジコンピューティング（MEC） そして5Gの進歩は密接に関係しています。 AIをネットワークエッジに導入することで、AIコンピューティングの高速化、ネットワーク遅延の削減、および関連するコストが可能になります。クラウドでAIモデルをトレーニングし、エッジで実行することが私たちのモットーです。
• エッジAIとフォールトトレランス –マーフィーの法則を言い換えると、「うまくいかないことはすべてうまくいかない」-ここADLINKでは、エッジAIソリューションがモジュール式に構築されています。コンポーネントに障害が発生した場合でも、ソリューションの残りの部分は引き続き機能し、操作は続行されます。エッジAIには、必要に応じてAI推論をオフラインで実行する機能もあります。
• エッジAIとプライバシー –多くの場合、法的な理由により、データが施設を離れることはできません。エッジコンピューティングにより、データをローカルに保つことができます。

私たちが目にしているエッジAIアプリケーションは何ですか？

エッジAIのアプリケーションはすでに存在し、拡大を続けています。ミッションクリティカルな運用を行うすべてのビジネスは、エッジコンピューティングの恩恵を受けることができます。

• 製造 ＆ 流通業： 生産ラインが最高の品質で稼働することは非常に重要であり、フルフィルメントの精度は、運用コスト、顧客満足度、従業員のエルゴノミクスの観点から見ても正しいものです。エッジAIとマシンビジョンは、 倉庫フルフィルメント内の梱包とパレットの精度 および John Deere社ではアーク溶接の品質を自動化しています。.

• ロボティクスと自動運転車：安全性、信頼性、相互運用性は、ロボット工学および自動運転車の開発と展開において重要です。 Edge AIは現在、世界初の高速自律型陸上レースで自動運転車に動力を供給しています。 インディオートノーマスチャレンジ（IAC).

• エネルギーと公益事業：エネルギー・公益事業業界では、労働者の安全が非常に重要です。時には、適切な保護具を着用せずに一歩間違えれば、従業員が医療措置を必要とすることもあります。エッジAIは、 エネルギー・公益事業従事者の安全確保 と個人防護具の着用を支援しています。

• ヘルスケアとファーストレスポンダー： AIと機械学習は、消防士、警察官、EMSの医療従事者の 緊急時の対応に役立っています。. ジョンズホプキンス では、タッチスクリーンの人工呼吸器に小型ロボットを取り付けて、人がICUの部屋に入る際に保護具を着用したり感染のリスクを負う必要がないようにするテストも行っています。国立台湾大学病院（NTUH）では、医療用パネルPCを使って 感染症の蔓延を抑えています 。

ほんの始まり

エッジコンピューティングで私たちが目にする課題は、主に、適切で高品質のデータを取得するための電力、タイミング、および環境の制約に対処することです。 AIoT、自動化、または自律型プロジェクトでは、ビジネスの成果とユースケースに焦点を当てることが重要です。これは当たり前のように思えますが、多くの場合、この最初のステップは、お客様が最大の利益をもたらすエッジがどこにあるのかを理解するのが難しい場合があります。このステップは最も重要です。そうでない場合、プロジェクトは失敗する可能性があります。

エッジコンピューティングが企業や組織に価値を提供する方法の例はいくつかありますが、業界はエッジコンピューティングの可能性を認識し、より速く、より信頼性が高く、費用対効果の高いシステムを作成するための革新を始めたばかりです。

業務でエッジを活用する可能性を探る準備はできていますか？