エッジインテリジェンスが2019年のコンピュータビジョンアプリケーション次世代を牽引

2018年はコンピュータビジョンにとって画期的な年となり、物体検出と顔認識の精度が新たな高みに達しました。ディープラーニングモデル、特に畳み込みおよび再帰型ニューラルネットワークの普及により、強力で即座に導入可能なソリューションが提供されています。しかし、これらの進歩には代償があります：モデルはサイズと計算要求の両方で増大しています。例えば、広く使用されている物体検出器YOLOv3は、完全畳み込み層を106層も含み、前身の2倍以上の深さとなり、RetinaNetやSSDの変種も同様に複雑化の代償で性能を向上させています。

新たな要求への対応

カメラ導入が急増する中、特に高解像度ライブストリームシナリオでは、洗練されたビジョンアルゴリズムをリアルタイムで適用する緊急の必要性があります。従来の受動的監視ではもはや十分ではありません。カメラはプロアクティブなインテリジェンスを提供しなければなりません。フル解像度ビデオをクラウドにストリーミングすることは、コスト、帯域幅、レイテンシの面から prohibitive です。逆に、現地にハイパワーサーバーラックを導入することは、複数のロケーションにスケールする際に貴重なスペース、電力、資本を消費します。課題は明確です：限られたリソースで数百台のカメラからのビデオを同時に処理するにはどうすればよいでしょうか？

解決策：エッジでのビデオ処理

答えはエッジコンピューティングにあります。カメラに直接堅牢な推論機能を組み込むか、カメラとクラウドの間にコンパクトなエッジアプライアンスを導入することで、ワークロードを多数のデバイスに分散できます。このシフトは、低消費電力高性能AIプロセッサーの成長するエコシステムによって支えられています。NVIDIAのJetsonシリーズは組み込み形式でリアルタイム推論を提供し、IntelのMyriadとNeural Compute Stick（Movidius買収の成果）も同様に効率的なソリューションを提供します。MythicやGraphcoreのような新規参入企業が数億ドルのベンチャーキャピタルを確保し、GoogleやAmazonなどの業界大手が独自のエッジチップを発表するなど、オンデバイスインテリジェンスの戦略的重要性を裏付けています。

今後の展望

エッジベースのビジョンは、リアルタイム洞察の新世代を解き放ちます。受動的なビデオレコーダーはアクティブなガーディアンへ進化します。溺れる危険のある子供の検出、学校付近の武器検知、セキュアドアの自動開放、製造欠陥の特定などです。小売では、カメラが買い物客の動きをマッピングしてフローを最適化し待ち時間を削減し、工場での安全コンプライアンスをリアルタイムで監視します。現在10億台以上のカメラが導入され、さらに10億台が控えており、エッジ処理はすべてのカメラを真にインテリジェントにする態勢が整っています。

Kognizのような企業は、エッジアプライアンス（スタンドアロンカメラと既存IPユニット用アダプター）を活用したビデオインテリジェンスサービスを提供し、無制限のカメラとサイトでのオンデマンド、インフラ軽量な導入を可能にしています。

Jed Putterman氏はKognizの共同CEOを務めます。同氏はSnapcentric（VeriSignに買収）やAllerez（Mercury Interactive Corporationに買収）など複数の技術ベンチャーを設立。Oracle Corporationでキャリアを開始し、Sun Microsystems、SGI、Aspect Communicationsなど大手企業のコンサルタントを務めました。UCバークレー卒業生です。