NXP、eIQツールキットでエッジAIを加速

インターネットの先駆者ロバート・メトカーフ氏は、Ethernetの共同発明、3Com創業、そして「ネットワークの価値は接続デバイス数の二乗に比例する」というメトカーフの法則の提唱で知られます。批評家はこの法則が90年代後半のドットコムバブルを膨らませたと警告しましたが、IoT、ソーシャルメディア、暗号通貨ネットワークの価値評価フレームワークとして今も有用です。メトカーフ氏自身も「接続性」の定量化の難しさと、ネットワークが臨界質量を超えた際のディスエコノミー可能性を指摘しています。

IoT市場が拡大する中、価値を解き放つ鍵は最適なデータ共有と「デジタル排気」の軽減にあります。NXPのシニアVP、ジェフ・リーズ氏は、ネットワークの真の経済価値は、すべてのデバイスが安全にデータを交換できるときにのみ実現すると強調。クラウド中心の処理は便利ですが、低レイテンシと高信頼性を要求する産業・自動車用途では常に実現可能とは限りません。

エッジインテリジェンス環境（eIQ）の導入

この課題に対応するため、NXPはEdge Intelligence Environment（eIQ）を発表しました。TensorFlow Lite、Caffe2などニューラルネットワークフレームワークをサポートする機械学習ツールキットです。eIQは音声認識、コンピュータビジョン、異常検知といったユースケースでオンデバイス推論を可能にし、ネットワークの知識をエッジで効果的に集約します。

「推論モデルをローカルに配置することで、ネットワークのデータ価値を保全し、レイテンシを低減できる」とリーズ氏は説明。NXPは半導体世代ごとにエッジ処理能力を継続的に向上させ、セキュリティ、データ処理、ローカルストレージを重視します。同社のマントラ——「secure, aware, and connected」——はこの進化を反映しています。

実用的なeIQ応用

産業作業員のヘルメット着用検知、危険な機械操作の特定、その他安全懸念のフラグ付けを行うコンピュータビジョンシステムなどが実用例です。安全クリティカルなシナリオでは、データをクラウドに送るレイテンシは許容されません。

NXPのAI責任者マークス・レヴィ氏は、エッジコンピューティングと機械学習機能の提供を、コンポーネントを差し込むのと同じくらい簡単にするべきだと強調。NXPはセキュリティをプラグアンドプレイにするハードウェア・ソフトウェアも提供し、TensorFlowなどMLフレームワーク導入をガイドする「クックブック」も開発中です。

コストの壁を下げる

コストは依然として障壁です。NXPのリード組み込み戦略家ゴウリ・チンダロア氏は、多くの顧客が望むユーザー体験を実現するために必要なシステムコストの算出に苦労していると指摘。eIQは、推論レイテンシなど性能目標を指定すれば最適なプロセッサーをガイドすることで、コスト効率の良い道を提供します。

NXPはデータ分析企業と提携し、既存産業環境へのレトロフィットを推進。オイルリグや鉱山を、有害ガス監視と鉱夫の安全確保にエッジ処理が不可欠な好例として挙げています。

最後にリーズ氏は、価値あるデータをクラウドに集中させることは攻撃面を拡大させると強調。きめ細かなアクセス制御を持つ分散データストアがリスクをさらに低減し、データを可能な限りローカルに保持する論拠を強化します。

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