エッジAIアプリケーションは、莫大な収益の可能性を秘めています。ローカルデバイス上で直接推論を行うことで、物体検出、音声およびジェスチャー制御、予知保全、自律システムなど、幅広い強力なアプリケーションが可能になります。
しかし、これらのアプリケーションを展開することは簡単な作業ではありません。従来のハードウェアと比較して、サイズが制約された組み込みシステムはリソースが限られています。したがって、成功は適切なモデルアーキテクチャを選択し、エッジハードウェアの技術的制限と運用要件をバランスさせるための適切なトレーニング技術を使用することに依存しています。
生データから訓練済みモデルへの旅
効果的なエッジAIモデルを開発するには、生の情報を展開可能なソリューションに変換する明確に定義されたパイプラインが必要です。
この旅はデータ収集から始まります。トレーニングが行われる前に、AIモデルには代表的で完全な高品質のデータが必要です。データがどこから来るのかだけでなく、どのように前処理され、保存され、保護されるのかを考慮することが重要です。収集されたデータは、手動または半自動的にタグやカテゴリで注釈を付けるラベリングによって意味を持たせる必要があります。このプロセスにより、モデルは入力を理解し、バイアスを軽減し、精度を向上させることができます。
ラベル付けされたデータが準備されると、ハードウェアとユースケースに最適なモデルアーキテクチャの選択に焦点が移ります。主な選択肢には以下が含まれます：
- 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は空間データに特化しており、主に画像処理、コンピュータビジョン、物体検出に使用されます。
- リカレントニューラルネットワーク（RNN）は、シーケンシャルまたは時系列データを処理するように設計されています。RNNの以前の入力を記憶する能力は、自然言語処理（NLP）や予測などのタスクに理想的です。
- TinyMLは、マイクロコントローラのような非常に低いメモリと電力で動作するように特別に構築されたモデルを作成するためにさまざまなアーキテクチャを使用します。これらは予測保守やリアルタイムの物体および音声検出によく使用されます。
選択されたアーキテクチャはトレーニングフェーズで実現され、モデルがラベル付けされたデータからパターンを認識し、推測することを徐々に学ぶ反復プロセスです。これにより、新しい情報に基づいて分類や意思決定を行う際にますます正確になります。
しかし、トレーニングは最終ステップではありません。モデルが実世界で機能できることを確認するために、厳格な検証、調整、テストが行われます。トレーニング中にデータの一部が保持され、モデルの一般化能力を評価し、過学習などの問題に対して調整されます。最後に、パフォーマンス、精度、バイアスの最終的な評価として、別の未見のデータセットでテストされます。
高品質データの重要な役割
AIモデルは、それが訓練されたデータの品質に依存しており、これは特にエッジAIに当てはまります。メモリ、処理能力、エネルギーリソースが限られているため、エッジモデルは通常小さく、従来のモデルよりもエラーに対する許容度が低いです。高品質で関連性のあるデータは、モデルが意味のあるパターンを学習し、エッジハードウェアの制約に理想的なコンパクトなモデルを訓練することを可能にします。
これを達成するには、データ準備に対する徹底的なアプローチが必要です。この継続的なプロセスには、収集戦略の定義、モデルのすべての可能なシナリオの特定、収集されたデータの反復的な評価が含まれます。
クリーンでバランスの取れたデータセットも、モデルが無関係またはバイアスのある特徴を学習するのを防ぐために不可欠です。データは重複、エラー、ノイズを排除し、不整合を修正するために前処理される必要があります。そこから、最も関連性のある特徴が分離され、入力が標準化され、拡張やバランス調整などの技術を通じてデータセットが拡張されます。
モデルアーキテクチャ選択のバランス
エッジAIモデルアーキテクチャの選択は、精度、推論速度、リソースの可用性、柔軟性、専門性の間の微妙なバランスです。大規模なCNNのような複雑なアーキテクチャは高い精度を提供するかもしれませんが、より多くの計算能力とメモリを必要とします。逆に、TinyMLモデルのような軽量アーキテクチャは高速で効率的ですが、モデルのパフォーマンスを犠牲にする必要があるかもしれません。同様に、汎用モデルはより広く適用可能かもしれませんが、専門モデルよりも多くのリソースを必要とし、効率的ですが適応性が低いです。
これらのトレードオフは、ハードウェアの制限を念頭に置いて評価する必要があります。たとえば、YOLOのようなモデルはコンピュータビジョン用に特別に設計されており、フル機能のYOLOv8から軽量のYOLOv10-Nanoまでスケーラブルなサイズを提供し、さまざまなハードウェア能力に適しています。対照的に、Hugging Faceのモデルは大規模言語モデルのオープンソースプラットフォームであり、NLPに優れており、マルチモーダルアプリケーションに適しています。別の選択肢であるMistralは、多くの開発言語をサポートする柔軟性を提供し、コンテキスト分析に理想的です。
ハードウェアの制限を念頭に置く
意思決定中にはハードウェアの制限を念頭に置く必要があります。エッジデバイスとモデルは、メモリ、処理能力、エネルギー使用量の観点で適切に一致させる必要があります。以前のブログ「ビデオセキュリティのための適切なAIの選択」では、このプロセスが実際にどのように機能するかを示しています。
SECOは、さまざまなパフォーマンス、電力、フォームファクター要件に合わせた幅広いエッジAIハードウェアおよびソフトウェアプラットフォームを提供することで、このバランスを簡素化します。高効率モジュールから強力な産業用コンピュータまで、SECOは開発者が適切なAIモデルを適切なシステムにマッチさせることを可能にします。
開発キット、リファレンスデザイン、および統合準備済みソリューションは、コンセプトから展開までの道を簡素化し、AI搭載製品を市場に迅速かつ容易に投入することを可能にします。
エッジでのピークパフォーマンスのための最終最適化
エッジ環境はリソースが制約されているため、モデルのサイズと複雑さを最適化することが効果的に動作するために不可欠です。いくつかの一般的な技術がこれを達成するのに役立ちます：
- 量子化は、数値値の精度を下げることでモデルのサイズを縮小し速度を向上させます。たとえば、32ビット浮動小数点値を8ビット整数に変換することです。
- プルーニングは、ニューラルネットワークの冗長または非アクティブなセグメントを特定して削除することで複雑さをさらに削減します。
- TensorFlow Lite、ONNX、PyTorchなどの専門的な圧縮および展開ツールは、これらのスリムなモデルをエッジデバイスに変換、最適化、および展開するのを支援します。
結論
エッジAIの可能性は大きいですが、それを解き放つには適切なトレーニングデータ、モデルアーキテクチャ、およびハードウェアが必要です。組織は、エッジコンピューティングに固有のリソース制約に対して、ビジネス目標と運用ニーズを慎重にバランスさせる必要があります。
どのようなユースケースであっても、SECOはエッジでAIを迅速かつ効率的に実装するのを支援できます。お問い合わせいただき、この急成長する市場に参入する方法を学んでください。