次のプロジェクトで組み込みAIを
実装する5つのメリット
スマート･テクノロジーの未来は
エッジにある
組み込みAIは、計算と意思決定を中央のクラウド･サーバから、データが生成されるネットワークのエッジに移動することで、人工知能を変革します。情報をクラウド･サーバに送信して処理するのではなく、デバイスがローカルでデータを分析して処理することを可能にします。
この移行は、応答時間の短縮、効率の向上、プライバシーの強化、信頼性の向上などの大きなメリットをもたらします。そのため、組み込みAIは幅広いアプリケーションに不可欠なものになりつつあります。ReThink Technology Research社によると、今後10年間の早い時期に、データの74%が従来のデータ･センター以外で処理されるようになる見込みです。
組み込みAIの価値
1.数ミリ秒の遅れが問題となる遅延の削減
組み込みAIは、データをデバイス上で直接処理することでリアルタイム処理を実現し、クラウドへの情報送信の遅延を排除します。この即時応答は、自動運転車やファクトリ･オートメーションなど、たとえ数ミリ秒の遅れでも問題となる可能性がある時間的制約のあるアプリケーションに不可欠です。
2.バンド幅とクラウド･コストの削減
組み込みAIは、クラウドへのデータ転送を最小限に抑え、それによってネットワーク負荷を軽減するとともに、クラウド･ストレージと処理に関連する運用コストを削減します。
3.持続可能なエネルギー利用
データ量と消費電力が少ないため、現代の省エネ目標に沿った環境に優しい選択肢です。加えて、組み込みAIの導入により、アプリケーション自体のエネルギー管理と電力効率の向上を図ることも可能です。
4.信頼性とレジリエンスの向上
エッジ･デバイスはネットワーク接続から独立して動作するため、リモート環境や切断された環境でもAI機能を継続的に確保できます。
5.データ･プライバシーの強化
組み込みAIは、機密データをネットワーク経由で送信するのではなく、デバイス上に保持することで、データ侵害に関連するリスクを大幅に低減し、プライバシー規制へのコンプライアンスを強化します。
1.数ミリ秒の遅れが問題となる遅延の削減
組み込みAIは、データをデバイス上で直接処理することでリアルタイム処理を実現し、クラウドへの情報送信の遅延を排除します。この即時応答は、自動運転車やファクトリ･オートメーションなど、たとえ数ミリ秒の遅れでも問題となる可能性がある時間的制約のあるアプリケーションに不可欠です。
2.バンド幅とクラウド･コストの削減
組み込みAIは、クラウドへのデータ転送を最小限に抑え、それによってネットワーク負荷を軽減するとともに、クラウド･ストレージと処理に関連する運用コストを削減します。
3.持続可能なエネルギー利用
データ量と消費電力が少ないため、現代の省エネ目標に沿った環境に優しい選択肢です。加えて、組み込みAIの導入により、アプリケーション自体のエネルギー管理と電力効率の向上を図ることも可能です。
4.信頼性とレジリエンスの向上
エッジ･デバイスはネットワーク接続から独立して動作するため、リモート環境や切断された環境でもAI機能を継続的に確保できます。
5.データ･プライバシーの強化
組み込みAIは、機密データをネットワーク経由で送信するのではなく、デバイス上に保持することで、データ侵害に関連するリスクを大幅に低減し、プライバシー規制へのコンプライアンスを強化します。
組み込みAIの仕組み
通常、AIアルゴリズムの実装には、学習と推論という主に2つのフェーズが必要です。学習フェーズでは、過去のデータを使用してモデルを構築し、最適化します。推論フェーズでは、この学習済みモデルを導入して、新しい入力データに基づいて予測を生成したり、意思決定を行ったりします。
どちらのフェーズも、データの取得とモデル開発からハードウェアの統合、展開、さらにはソリューションの精度や効果が時間とともに低下しないようにする継続的なメンテナンスまで、一連のステップを含んでいます。
実際のアプリケーションへの組み込みAI導入には共同作業が必要
データ･サイエンティストは、実際のデータを使用してAIモデルを設計し、最適化することで、組み込みAI導入の精度と効率を最大化します。その後、組み込みシステム･エンジニアは、これらのモデルをリソースに制約のあるデバイスに統合し、ファームウェアを適応させ、リアルタイム性能を最適化し、最小限の電力消費で信頼性の高い動作を保証します。そして、連携してテストと改良を繰り返し、高度なAIイノベーションをインテリジェントで効率的なエッジ･ソリューションに結び付けます。
開発者が組み込みAI導入の課題を克服する上で役立つ4つの要素
STは、10年以上にわたって組み込みAIの研究、イノベーション、開発活動に投資してきました。開発者が組み込みAIにおいて直面する主な課題に対処するために、次のような包括的なアプローチを提供しています。
- リソースに制約のあるデバイスへのAI導入の簡略化
- 開発を加速させて製品開発期間を短縮するツールとモデルの提供
- 異常検出から高度なコンピュータ･ビジョン、音声処理、音声認識までの幅広いアプリケーションのサポート
STの目標は、4つの主要要素に重点を置くことで、すべての開発者が組み込みAIの導入の複雑さを克服できるようにすることです。
1. 拡張性の高いハードウェア･プラットフォーム
STは、スマート･センサから、AIアクセラレーション搭載 / 非搭載の汎用STM32マイクロコントローラ、SPC5 / Stellar車載用マイクロコントローラまで、幅広いハードウェアを提供しており、いずれも組み込みAIワークロードを実行できます。
この拡張性に優れたハードウェア製品により、時系列データ分析（異常検出、行動認識）から、コンピュータ･ビジョンや音声認識などの高度な使用用途まで、幅広いアプリケーションをカバーし、すべてエッジでローカルに実行できます。
2. 何十万件ものプロジェクトを支える使いやすいソフトウェア･ツール
STのソフトウェア開発エコシステムは、複雑さを軽減し、開発を加速させ、組み込みエンジニアとデータ･サイエンティストが組み込みAIをソリューションに効率的に組み込むことができるように設計されています。STの組み込みAIツールは現在、年間16万件以上のプロジェクトを支えています。組み込みエンジニアは、シンプルなAutoMLツールを利用してモデルの最適化、ベンチマーク、導入を合理化できます。データ･サイエンティストは、高度なモデル最適化および変換ツールを利用して、さまざまなプラットフォームに合わせてモデルの微調整や適応を図ることができます。
3. 活気あふれる開発者コミュニティ
STは、開発者が知識を共有したり、リソースにアクセスしたり、革新的な組み込みAIプロジェクトで協力したりできるグローバル･ネットワークをサポートしています。この組み込みAIコミュニティは、学習を加速させ、新しいアイデアを実際のソリューションに実装するのに役立ちます。詳細はSTコミュニティをご覧ください。
4. グローバルなパートナー･ネットワーク
STおよび認定パートナー企業は、すぐに使用できるソリューションを提供しており、お客様のアプリケーション開発を迅速化します。これらのパートナーシップにより、お客様固有のアプリケーション･ニーズに応じて、実証済みのテクノロジーや最先端のハードウェア / ソフトウェアにアクセスできることに加え、組み込みAIへの取り組み全体を通じて、専門家による柔軟なサポートを受けることができます。
よくある質問
組み込みAIは、スマート･センサや超低消費電力マイクロコントローラから、より強力なエッジ･ゲートウェイ、スマートフォン、産業用PCまで、幅広いデバイスで実行できます。組み合わせは、アプリケーションの複雑さや電力バジェット、性能要件によって決まります。
組み込みAIは、データをデバイス上で直接処理することで、遅延の削減によるリアルタイム処理、バンド幅とクラウド･コストの削減、持続可能なエネルギー使用、信頼性とレジリエンスの向上、機密データをデバイス上に保持することによるデータのプライバシーとセキュリティの強化を実現します。
小型組み込みAIは、リソースが非常に限られたデバイス上で実行される組み込みAIのサブセットであり、小さな組み込みシステム上で機械学習の推論を可能にします。組み込みAIは、小さなマイクロコントローラからアプリケーションプロセッサまで、さまざまな機能を持つ幅広いエッジデバイスでのAI実行を含む、より広い概念です。
STは、すべてのSTM32マイクロコントローラ / MPU、Stellar / SPC5車載用マイクロコントローラ、機械学習コアまたはインテリジェント･センシング処理ユニットを内蔵したMEMSスマート･センサなど、組み込みAIに対応した幅広いハードウェア･プラットフォームを提供しています。これらは、時系列分析からコンピュータ･ビジョンまでのさまざまな組み込みAIワークロードを実現します。
データはデバイス上でローカルに処理されるため、機密情報をネットワーク経由で送信したり、外部に保存したりする必要がありません。そのため、傍受や不正アクセスのリスクが低減します。組み込みAIシステムは、クラウド接続への依存を最小限に抑えることで、ネットワークベースの攻撃に対する脆弱性を低減します。さらに、データをローカルで処理することで、セキュリティ脅威の検出と対応を迅速化し、システム全体のレジリエンスとプライバシーを強化できます。
必要になるケースがあります。クラウドAIは通常、複雑なタスクや長期間にわたる大量のデータの分析に使用され、集約された洞察を提供します。それに対し、組み込みAIはリアルタイム推論と短期的なデータ分析をデバイス上でローカルに処理することで、高速応答と低遅延を実現します。また、クラウドと組み込みAIの両方を組み合わせ、それぞれの強みを生かして性能、コスト、セキュリティを最適化するハイブリッド･アプローチも一般的です。
ハードウェアまたはソフトウェアの可能性を探る前に、まず組み込みAIの具体的な使用用途を明確に定義する必要があります。それには、1つ以上のデータソース、必要なAI機能、制約、性能目標を明確化します。この基本的な理解は、適切なハードウェア･プラットフォームの選定から、エッジに最適化されたAIモデルの選定または設計まで、それ以降のあらゆる意思決定の指針となります。
ST Edge AI Suiteは、開発者が使用用途を定義したり、始めるのに適切なツールを探したりする上で役立つ組み込みAI使用例、ツール、リソースのハブを提供します。