ここ数年、 コンシューマーエレクトロニクスショー（CES） 最新の消費者向け機器における新技術の応用を告げる役割を果たしてきました。2018年の展示会には、ビジネスをしたり、その年に市場にどのような製品が登場するのかを知りたいだけでなく、まだ開発中の最先端技術について知りたいという熱意を持った106,288人の来場者が訪れました。
CES 2019の主要テーマには機械学習 (ML) と人工知能 (AI) があり、さまざまなトラックにわたる39の会議セッションでこのトピックが議論される予定です。理由は簡単です。人工知能は、ロボット工学、フィンテック、デジタルマネー、自動車、さらにはマーケティングなど、さまざまな市場セグメントに影響を与えているからです。
ML（機械がタスクを自己修正し、改良する機能）とより広範なAIは数十年にわたって開発され、ビジネスの革命的な再構築を開始しようとしている段階に達しています。
製造現場の監視と制御からビジネス上の意思決定のための傾向の予測まで、すでに生成されている膨大なデータを実用的な洞察に変えるAIの能力によって、スマート アプリケーションが可能になります。AIは、単純な反復タスクから、変動性のあるものも含めた複雑なプロセスへと自動化を進めます。
この高度化は、クラウドベースのツールなどのインフラストラクチャの改善によって可能になります。その一例が、自動化されたMLを使用して適切なアルゴリズムを識別し、パラメータを調整し、クラウドとエッジにシームレスに展開できるMicrosoft Azure Machine Learningサービスです。
アローエレクトロニクス すでにこのレベルのクラウドベースのインテリジェンスを消費者向けIoT (モノのインターネット) 製品に導入しています。たとえば、Arrowの SmartEverything ボードは、複数のクラウド プロバイダーに簡単に接続して、意思決定のためのデータ分析を可能にします。
エッジ上のAI
産業環境では、予測メンテナンスや機械の状態監視のための多数のセンサーによって大量のデータが高速かつ高速に処理され、リアルタイムの意思決定の要件によってすべてのデータをクラウドにストリーミングするには法外なコストがかかるため、エッジでのAIの活用はよく知られています。しかし、消費者向け製品においても、AIはカメラやスマート スピーカーにまで浸透し、大量の音声データや動画データをクラウドに持ち込むことを回避し、遅延を減らし、プライバシーの問題に対処しています。たとえば、高解像度カメラと年齢、性別、気分などの人口統計のMLモデルを組み合わせると、小売業者は店舗内の消費者に関する洞察を得ることができますが、推論がエッジで行われない場合はプライバシーに関する懸念が生じます。
エッジでのAIは、大規模なデータ セットを使用してクラウドでトレーニングされ、推論のためにエッジの各デバイスまたはゲートウェイに簡単に展開できるMLモデルによって実現されます。これを可能にするコンピューティング リソースには、専用のAIチップが含まれます。たとえば、Qualcommには、IoTノードでこのようなワークロードを処理できる 複数のプロセッサ があります。こうしたクアルコムのチップの中で最も強力なのは、Snapdragon 845です。
システム オン チップ (SoC) は以下を提供します。
- 毎秒60枚の画像で最大16MPの撮影を可能にするSpectra 280画像信号プロセッサ、
- 同時位置推定とマッピング（SLAM）による部屋規模の6DoF（自由度）位置追跡機能を備えたAdreno 630視覚処理サブシステム、
- ユーザーの注視点内の画像解像度を優先することでGPUの負荷を軽減するAdreno Foveation、および
- Hexagon 685 DSPは、デバイス上のAIとML向けに特別に設計されており、画像、音声、センサー データを効率的に処理します。
今年、Arrow社の子会社であるeInfochipsは、Snapdragon 845モバイル プラットフォームをベースにしたハードウェア開発キット (HDK) の提供を開始しました。 Eragon 845 HDK は、Android 8.0をサポートするオープンフレーム ソリューションを提供し、Snapdragon 845を搭載したプロセッサ カード、mini-ITXキャリア ボード、12V AC電源アダプタ、バッテリー、USBケーブルが含まれています。オプションアクセサリとしてカメラとディスプレイをサポートします。
エッジでのAI向けに構築された別のデバイス ファミリは、NVIDIAから提供されます。同社のJetsonシステム ( Jetson TX1、 TX2 、 AGX Xavier など) はすべてAIワークロードを処理できます。Jetson TX2にはTX2、TX2i、TX2 4GBの3つのバージョンがあり、TX1よりも大規模で複雑なディープ ニューラル ネットワークを実現します。同社の最新モジュールであるAGX Xavierは、30 Wの消費電力で32 TOPSのパフォーマンスを実現し、ハンドヘルドのリアルタイムDNAシーケンシングや産業用ロボットなど、特に要求の厳しいAIアプリケーションで使用されます。
オリジナル記事は eetimes.comに掲載されています