エッジAIの課題とオンプレミス型ソリューションの必要性

エッジAIは、データ処理をデータが生成される現場の近くで行うことで、クラウドコンピューティングの遅延を克服し、リアルタイムの応答を可能にします。しかし、特にエッジコンピュータ装置の容量や処理能力に関して、いくつかの課題をもたらしています。

複数カメラ接続のコスト問題

セキュリティを重視する施設では、しばしば数百台の監視カメラが設置されています。これらのカメラごとにエッジAI装置を導入すると、設備投資と運用コストが莫大になる可能性があります。カメラ一台一台に個別のエッジAIを設置する代わりに、複数のカメラを一つのエッジAI装置で管理することで、コストを削減することが可能です。

ユースケースの増加とその影響

セキュリティ、交通管理、人流や行動検知など、エッジAIの応用範囲は日々拡大しています。これらのユースケースは、エッジデバイスに高度なAIアルゴリズムを実行する能力を要求します。しかし、CPUベースのデバイスでは、これらの要求に応えるのが困難です。

クラウドの利用制限

クラウドコンピューティングは、セキュリティ上の懸念やリアルタイム処理の必要性から、このような環境では適していません。データのプライバシー保護や、高速なデータ処理が求められるため、オンプレミス型のエッジAIソリューションが必要とされています。

オンプレミス型エッジAIの利点

オンプレミス型エッジAIは、データを施設内で完結させることができるため、セキュリティが強化されます。また、データ転送の遅延を最小限に抑えることができるため、リアルタイムでの処理が可能になります。

EDGEMATRIXの取り組み

EDGEMATRIXは、この問題に対処するために、Edge AI Boxの処理性能を向上させています。これにより、より多くのカメラを同時に接続し、複雑なAI処理を行うことが可能になります。また、EDGEMATRIXは、エッジデバイスの容量を最適化し、消費電力を抑えつつ、処理速度を高めるための新しいアーキテクチャの開発にも取り組んでいます。

まとめ

エッジAIは、私たちの生活をよりスマートで効率的にするための鍵ですが、それを実現するためには、エッジコンピューティング装置の容量の問題を解決する必要があります。EDGEMATRIXは、これらの課題に積極的に取り組み、エッジAIの可能性を最大限に引き出すことを目指しています。