エッジAIとエンドポイントAIがクラウドと出会う場所

COVID-19のパンデミックは、人々がお互いに、そして彼らの直接的な環境と相互作用する方法を変える新しい健康と安全の要件を生み出しました。タッチフリーエクスペリエンスに対する需要の急増により、AIを利用したシステム、音声ベースの制御、その他の非接触型ユーザーインターフェースへの移行が加速し、インテリジェンスがエンドポイントにますます近づいています。

今日のエレクトロニクス業界で最も重要なトレンドの1つは、AIを組み込みデバイスに組み込むことです。特に、画像などのセンサーデータを解釈するAIや、音声などの代替ユーザーインターフェースの機械学習です。

Embedded Artificial Intelligence of Things（AIoT）は、シームレスでハンズフリーのエクスペリエンスを実現するための鍵であり、Covid後の環境でユーザーを安全に保つのに役立ちます。可能性を検討してください：カートに商品を落としたときに商品をスキャンし、モバイル決済を使用してチェックアウトカウンターをバイパスできるスマートショッピングカート、または会議中にさまざまなスピーカーを自動的に認識してフォーカスを切り替えて提供するインテリジェントなビデオ会議システムリモートチームのためのより多くの「対面」体験。

なぜ今、組み込みAIoTのブレークスルーが必要なのですか？

AIoTは撤退しています

当初、AIはクラウドに立ち、エッジとエンドポイントでは一致しなかった計算能力、メモリ、ストレージのスケーラビリティレベルを利用していました。ただし、機械学習トレーニングアルゴリズムがネットワークのエッジに向かって移動するだけでなく、ディープラーニングトレーニングからディープラーニング推論への移行もますます進んでいます。

「トレーニング」は通常ネットワークコアにありますが、「推論」は、開発者がデバイスからクラウド、デバイスへのループをふるいにかけるのではなく、リアルタイムでAI分析にアクセスし、デバイスのパフォーマンスを最適化できるエンドポイントに存在します。

現在、ほとんどの推論プロセスはCPUレベルで実行されます。ただし、これは、より多くのAIアクセラレータをチップに統合するチップアーキテクチャに移行しています。効率的なAI推論には、データをリアルタイムで推論、前処理、フィルタリングできる効率的なエンドポイントが必要です。チップレベルでAIを組み込み、ニューラル処理とハードウェアアクセラレータを統合し、組み込みAIチップをディープラーニング用に特別に設計された専用プロセッサとペアリングすることで、開発者は次の課題に必要なパフォーマンス、帯域幅、リアルタイムの応答性の3つの要素を利用できます。世代間接続システム。

図1（出典：ルネサスエレクトロニクス）

AIoTの未来：自宅と職場

さらに、AIアクセラレータ、適応型および予測制御、音声と視覚用のハードウェアとソフトウェアに関する進歩の収束により、さまざまなスマートデバイスの新しいユーザーインターフェイス機能が開かれます。

たとえば、音声アクティベーションは、産業市場と消費者市場の両方で常時接続されたシステムの優先ユーザーインターフェイスに急速になりつつあります。音声制御ベースのシステムが、音声コマンドを使用してタスクをアクティブ化および達成することにより、視覚障害またはその他の身体障害をナビゲートするユーザーに提供するアクセシビリティの利点を見てきました。キッチン、ワークスペース、工場のフロアなどの共有スペースでの健康と安全対策としてのタッチレスコントロールの需要の高まりに伴い、音声認識とさまざまなワイヤレス接続オプションを組み合わせることで、家庭やワークスペースにシームレスな非接触体験をもたらすことができます。 。

マルチモーダルアーキテクチャは、AIoTの別のパスを提供します。複数の入力情報ストリームを使用すると、AIベースのシステムの安全性と使いやすさが向上します。たとえば、音声と視覚処理の組み合わせは、ハンズフリーAIベースの視覚システムに特に適しています。音声認識は、スマート監視やハンズフリービデオ会議システムなどのアプリケーションの重要なビジョンベースのタスクのためにオブジェクトと顔の認識をアクティブにします。次に、Vision AI認識が作動して、オペレーターの行動を追跡したり、操作を制御したり、エラーやリスクの検出を管理したりします。

工場や倉庫のフロアでは、マルチモーダルAIが協働ロボット（CoBots）を、CoBotsが人間の対応するものと安全に並行してタスクを実行できるようにする5つの感覚として機能するテクノロジーグループの一部として機能します。音声+ジェスチャ認識により、2つのグループは共有ワークスペースで通信できます。

地平線には何がありますか？

IDC Researchによると、2025年までに世界中で550億の接続デバイスがあり、73ゼタバイトのデータを生成します。ディープラーニングの推論がエッジとデバイスのエンドポイントに移動し続けるため、エッジAIチップはクラウドAIチップを上回るように設定されています。この統合されたAIは、「センス」テクノロジーの複雑な組み合わせを強化して、より自然で「人間のような」コミュニケーションとインタラクションを備えたスマートアプリケーションを作成するための基盤となります。

Sailesh Chittipeddi博士は、ルネサスのIoTおよびインフラストラクチャビジネスユニットのエグゼクティブバイスプレジデント兼ゼネラルマネージャーです。