Edge와 Endpoint AI가 클라우드를 만나는 곳

COVID-19 대유행은 사람들이 서로 그리고 직접적인 환경과 상호 작용하는 방식을 변화시키는 새로운 건강 및 안전 요구 사항을 만들었습니다. 터치 없는 경험에 대한 수요가 급증하면서 AI 기반 시스템, 음성 기반 제어 및 기타 비접촉 사용자 인터페이스로의 이동이 가속화되어 인텔리전스가 엔드포인트에 점점 더 가까워지고 있습니다.

오늘날 전자 산업에서 가장 중요한 트렌드 중 하나는 AI를 임베디드 장치에 통합하는 것입니다. 특히 AI가 이미지와 같은 센서 데이터를 해석하고 음성과 같은 대체 사용자 인터페이스를 위한 머신 러닝이 필요합니다.

임베디드 AIoT(사물 인공 지능)는 코로나 이후 환경에서 사용자를 안전하게 유지하는 데 도움이 되는 원활한 핸즈프리 경험을 여는 열쇠입니다. 가능성을 고려하십시오. 상품을 장바구니에 담을 때 스캔할 수 있고 모바일 결제를 사용하여 계산대를 우회할 수 있는 스마트 쇼핑 카트 또는 회의 중에 다른 스피커를 자동으로 인식하고 초점을 전환하여 제공하는 지능형 화상 회의 시스템 원격 팀을 위한 더 많은 '대면' 경험

지금이 임베디드 AIoT 혁신이 필요한 시점인 이유는 무엇입니까?

AIoT 퇴출

처음에 AI는 에지와 엔드포인트가 일치시킬 수 없는 컴퓨팅 성능, 메모리 및 스토리지 확장성 수준을 활용하는 클라우드에 있었습니다. 그러나 점점 더 많은 기계 학습 훈련 알고리즘이 네트워크의 에지로 이동할 뿐만 아니라 딥 러닝 훈련에서 딥 러닝 추론으로의 전환을 목격하고 있습니다.

"교육"이 일반적으로 네트워크 코어에 위치하는 반면, "추론"은 이제 개발자가 실시간으로 AI 분석에 액세스한 다음 장치-클라우드-장치 루프를 살펴보는 대신 장치 성능을 최적화할 수 있는 끝점에 있습니다.

오늘날 대부분의 추론 프로세스는 CPU 수준에서 실행됩니다. 그러나 이것은 칩에 더 많은 AI 가속을 통합하는 칩 아키텍처로 이동하고 있습니다. 효율적인 AI 추론을 위해서는 실시간으로 데이터를 추론, 사전 처리 및 필터링할 수 있는 효율적인 엔드포인트가 필요합니다. 칩 수준에 AI를 내장하고, 신경 처리 및 하드웨어 가속기를 통합하고, 내장형 AI 칩을 딥 러닝을 위해 특별히 설계된 특수 목적 프로세서와 페어링함으로써 개발자에게 차세대에 필요한 성능, 대역폭 및 실시간 응답성을 제공합니다. 세대 연결 시스템.

그림 1(출처:Renesas Electronics)

AIoT 미래:가정과 직장

또한 AI 가속기, 적응형 및 예측형 제어, 음성 및 비전용 하드웨어 및 소프트웨어에 대한 발전의 수렴은 광범위한 스마트 장치를 위한 새로운 사용자 인터페이스 기능을 제공합니다.

예를 들어, 음성 활성화는 산업 및 소비자 시장 모두에서 상시 연결 시스템을 위한 선호 사용자 인터페이스로 빠르게 자리잡고 있습니다. 우리는 음성 명령을 사용하여 작업을 활성화하고 달성하고 시각 또는 기타 신체적 장애가 있는 사용자에게 음성 제어 기반 시스템이 제공하는 접근성 이점을 보았습니다. 주방, 작업 공간 및 공장 바닥과 같은 공유 공간에서 건강 및 안전 대책으로 비접촉 제어에 대한 수요가 증가함에 따라 음성 인식은 다양한 무선 연결 옵션과 결합되어 가정과 작업 공간에 원활한 비접촉 경험을 제공합니다. .

다중 모드 아키텍처는 AIoT를 위한 또 다른 경로를 제공합니다. 여러 입력 정보 스트림을 사용하면 AI 기반 시스템의 안전성과 사용 용이성이 향상됩니다. 예를 들어 음성 + 비전 처리 조합은 핸즈프리 AI 기반 비전 시스템에 특히 적합합니다. 음성 인식은 스마트 감시 또는 핸즈프리 화상 회의 시스템과 같은 애플리케이션을 위한 중요한 비전 기반 작업을 위해 물체 및 얼굴 인식을 활성화합니다. 그러면 Vision AI 인식이 작동하여 작업자 행동을 추적하고, 작업을 제어하거나, 오류 또는 위험 감지를 관리합니다.

공장 및 창고 바닥에서 다중 모드 AI는 CoBot이 인간 상대와 나란히 안전하게 작업을 수행할 수 있도록 하는 오감 역할을 하는 기술 그룹의 일부로 협동 로봇 또는 CoBot을 구동합니다. 음성 + 제스처 인식을 통해 두 그룹이 공유 작업 공간에서 통신할 수 있습니다.

호라이즌에 무엇이 있습니까?

IDC Research에 따르면 2025년까지 전 세계적으로 550억 개의 연결된 장치가 73제타바이트의 데이터를 생성할 것이며 딥 러닝 추론이 에지 및 장치 끝점으로 계속 재배치됨에 따라 에지 AI 칩이 클라우드 AI 칩을 능가할 것으로 예상됩니다. 이 통합 AI는 보다 자연스럽고 "인간과 같은" 커뮤니케이션 및 상호 작용을 통해 스마트 애플리케이션을 만들기 위해 "센스" 기술의 복잡한 조합을 지원하는 기반이 될 것입니다.

Sailesh Chittipeddi 박사는 Renesas의 IoT 및 인프라 사업부 총괄 부사장 겸 총괄 책임자입니다.