エッジAIの台頭:革命を起こすトップ10プラットフォーム

19/09/2024 1 min read

テクノロジーが日々変化する中、データ処理と分析の役割を大きく担っているのはエッジAIです。データソースの近くで人工知能スキルを開発するエッジAIは、効率性を高め、待ち時間を短縮し、リアルタイムの意思決定を実現します。エッジAIの台頭を牽引するトップ10プラットフォームを紹介します。この非常に急速に発展している分野の革新性と貢献を示します。

NVIDIA Jetson

NVIDIA Jetsonは、エッジAIのリーダー的存在であり、エッジアプリケーション向けにカスタマイズされたコンピューティングプラットフォームとコンピューティングの原動力を提供しています。Jetsonシリーズには、Jetson Nano、TX2、Xavier、Orinなどのモジュールがあり、さまざまなパフォーマンス要件に対応しています。これらのプラットフォームは、ロボット工学、自動運転車、スマートシティインフラなど、幅広い人工知能の利用をカバーしています。このようなGPUベースの高速コンピューティングにより、NVIDIA Jetsonはリアルタイムデータ処理と人工知能の実装のための最新のリソースとして登場しました。

Google Coral

Google Coralは、エッジAI用のフルスタックを提供しており、ASICの形をしたハードウェアであるEdge TPU(テンソル処理ユニット)は、エッジでの機械学習の推論を高速化します。Coral Dev BoardやUSB Acceleratorなどの製品は、人工知能にモデルを効率的に展開するために必要なハードウェアを開発者に提供します。Googleが開発したCoralは、非常に使いやすく、TensorFlow Liteとのシームレスな統合サポートを採用していることで人気があり、Edge AIプロジェクトで最も人気の高いプラットフォームの1つとなっています。

Intel Movidius

Intel Movidiusは、エッジAIにおけるビジョン処理ソリューションに重点を置いています。Movidius Neural Compute Stickは、あらゆるエッジデバイスをインテリジェントにする製品です。IntelのMovidiusは、セキュリティカメラ、ドローン、スマート家電に適用されるデバイスで、高いパフォーマンスと小さな電力消費を実現したい場合に最適です。IntelのMovidiusテクノロジーは、物体検出や顔認識などの高度な人工知能タスクを実行できます。

Microsoft Azure IoT Edge

Microsoft Azure IoT Edge は、Azure の高度なクラウドインテリジェンス機能をすべてモノのインターネットに拡張します。Microsoft Azure IoT Edge が持つアーキテクチャにより、デバイスは現場で人工知能サービスや機械学習モデルを実行できるようになります。Azure IoT Edge は、予測メンテナンスからリアルタイム分析、エッジでの人工知能推論に至るまで、幅広いユースケースをサポートします。また、クラウドとエッジリソースの両方に対して統一された管理戦略を提供します。

AWS Deep Learning AMIs

Amazon Web Services (AWS) Deep Learning AMI (DLAMI) は、AWS Greengrass を通じてエッジ AI の機能を拡張します。 Greengrass により、AWS Lambda 機能および機械学習モデルをエッジデバイス上で実行することが可能となり、リアルタイム分析と意思決定が可能になります。 AWS Deep Learning AMI は、産業用オートメーションからスマートデバイスまで、幅広いエッジアプリケーションのバックボーンとなるように構築されています。

IBM Edge Application Manager

IBM Edge Application Managerは、マルチおよびエッジ環境ソリューションです。人工知能のワークロードを管理、自動スケーリング、最適化します。製造、エネルギー、小売などの業界で実行されるさまざまなシナリオで使用され、エッジでのリアルタイムデータ処理と人工知能の展開のためのソリューションを提供します。

Quallcomm Snapdragon

クアルコムは独自の人工知能エンジンを所有しており、Snapdragonプロセッサに搭載されています。これにより、エッジで卓越した人工知能処理が可能になります。同社の人工知能エンジンは、機械学習やコンピュータービジョンによる作業を実行し、高速化することができます。そのため、モバイル端末やモバイルエッジデバイス、スマートカメラ、その他のエッジデバイスに最適です。クアルコムのテクノロジーは、基本的にこのような高度な機能を実現し、リアルタイムの物体検知や音声認識などを確実に実行することで、ユーザー体験をさらに向上させ、これらのデバイスの潜在能力を実現します。

Edge Impulse

Edge Impulseは、エッジにおける機械学習モデルの開発と展開に特化したプラットフォームです。このプラットフォームは、データ収集やモデルトレーニングから、人工知能アプリケーションでの使用を目的とした展開まで、ツールに重点を置いています。また、このツールはデバイスに依存しないため、ウェアラブルセンサーから産業用機器、環境モニタリングシステムまで、あらゆるものを受け入れます。これは、エッジAIに代替案となる非常に幅広い選択肢を提供します。

Hewlett Packard Enterprise Edgeline

Hewlett Packard Enterprise Edgelineは、リアルタイム分析と人工知能処理を促進するエッジAIとITインフラの組み合わせです。 Edgelineプラットフォームは、高性能ハードウェアと高度なソフトウェアを組み合わせているため、困難な環境にも対応できます。 Hewlett Packard Enterprise Edgelineは、製造、輸送、エネルギーの各分野で活用されています。そのため、信頼性と効率性に優れたエッジAIソリューションを提供しています。

Samsung ARTIK

Samsung ARTIKは、ハードウェアモジュールと開発キットを組み合わせたEdge AIの単一ソリューションを提供しています。ARTIKプラットフォームは、統合された接続性とコンピューティングパワーを提供するIoTおよびEdge AIアプリケーション向けに特別に設計されています。Samsungの完全なARTIKソリューションは、統合により、エッジで堅牢でスケーラブルな人工知能を活用するため、スマートホーム、産業用オートメーション、ヘルスケアアプリケーションをサポートします。

結論として

これは、データの処理方法と意思決定のあり方を向上させ、再構築を可能にするトップクラスのエッジAIプラットフォームです。これらのプラットフォームは、それぞれ独自の機能を備えており、NVIDIA Jetsonによるモジュールの演算能力からGoogle Coralによる人工知能アクセラレータの効率性まで、さまざまなものがあります。これらは、エッジAI技術の登場により、さまざまな業界で連携して機能します。投資により、運用時間の遅延が削減され、広範囲にわたって実際のリアルタイムの意思決定が可能になることで、効率性が向上します。

よくある質問とその回答

エッジAIとは何ですか?

エッジAIとは、データの生成場所により近いネットワークのエッジに配備された人工知能技術を指し、リアルタイムの処理と意思決定を可能にします。

なぜエッジAIが重要なのでしょうか?

Edge AIは、集中型のクラウドサーバーに頼らずにデータをローカルで処理することで、待ち時間を短縮し、効率を高め、より迅速なレスポンスを実現します。

Edge AIの一般的な利用例にはどのようなものがありますか?

一般的な利用例としては、自動運転車、スマートシティ、産業用オートメーション、セキュリティシステム、IoTデバイスなどがあります。

NVIDIA JetsonはどのようにしてエッジAIをサポートしているのですか?

NVIDIA Jetsonは、GPUアクセラレーションモジュールを備えた強力な人工知能コンピューティングプラットフォームを提供し、リアルタイムデータ処理と幅広い人工知能の利用をサポートしています。

AWS Greengrassとは何ですか?

AWS Greengrassは、AWSクラウドの機能をエッジデバイスに拡張するサービスであり、エッジデバイスに直接機械学習モデルや人工知能サービスを展開することを可能にします。