우리는 구름에서 가장자리 컴퓨팅 환경으로 확장함에 따라 인공 지능의 지속적인 확장을 목격하고 있습니다. 글로벌 엣지 컴퓨팅 시장이 도달 할 것으로 예상됩니다 350 억 달러 2027 년에 조직은 모델 교육에 중점을두고 복잡한 배포 문제 해결으로 빠르게 전환하고 있습니다. Edge Computing, Federated Learning 및 Distributed Inference로의 이러한 전환은 AI가 실제 응용 프로그램에서 가치를 전달하는 방법을 재구성하고 있습니다.
AI 인프라의 진화
AI 교육 시장은 전례없는 성장을 겪고 있으며, 세계 인공 지능 시장이 도달 할 것으로 예상됩니다. 4,470 억 달러 2027 년까지 이러한 성장은 지금까지 풀링 된 계산 자원을 갖춘 중앙 집중식 클라우드 환경을 중심으로 한 반면 분명한 패턴이 나타났습니다. 실질적인 변환은 AI 추론에서 일어나고 있습니다. 훈련 된 모델은 학습을 실제 시나리오에 적용합니다.
그러나 조직이 교육 단계를 넘어서면서 초점은 이러한 모델이 어디서 어떻게 배포되는지로 바뀌 었습니다. Edge에서의 AI 추론은 실질적인 필수품에 의해 구동되는 특정 사용 사례의 표준이 빠르게되고 있습니다. 교육은 실질적인 컴퓨팅 전력을 요구하고 일반적으로 클라우드 또는 데이터 센터 환경에서 발생하지만 추론은 대기 시간에 민감하므로 데이터가 시작된 곳에서 가까이 실행할수록 신속하게 결정 해야하는 결정에 더 잘 알 수 있습니다. Edge Computing이 작동하는 곳입니다.
Edge AI가 중요한 이유
Edge AI 배포로의 전환은 조직이 인공 지능 솔루션을 구현하는 방법에 혁명을 일으키고 있습니다. 이를 보여주는 예측으로 엔터프라이즈 생성 데이터의 75% 2027 년까지 전통적인 데이터 센터 밖에서 만들어지고 처리 될 예정이며,이 혁신은 몇 가지 중요한 장점을 제공합니다. 낮은 대기 시간은 클라우드 커뮤니케이션 지연없이 실시간 의사 결정을 가능하게합니다. 또한 Edge Deployment는 조직의 구내를 떠나지 않고 민감한 데이터를 로컬로 처리하여 개인 정보 보호를 향상시킵니다. 이 변화의 영향은 이러한 기술적 고려 사항을 넘어 확장됩니다.
산업 응용 및 사용 사례
제조, 설명 Edge AI 시장의 35% 이상 2030 년까지 Edge AI 채택의 선구자로서 서 있습니다. 이 분야에서 Edge Computing은 실시간 장비 모니터링 및 프로세스 최적화를 가능하게하여 다운 타임을 크게 줄이고 운영 효율성을 향상시킵니다. Edge의 AI 기반 예측 유지 보수를 통해 제조업체는 비용이 많이 드는 고장을 일으키기 전에 잠재적 인 문제를 식별 할 수 있습니다. 운송 산업에서도 철도 운영자는 Edge AI의 성공을 보았습니다. 이는보다 효율적인 중간 및 단거리 기회 및 교환 솔루션을 식별함으로써 수익을 늘리는 데 도움이되었습니다.
컴퓨터 비전 응용 프로그램은 특히 Edge AI 배포의 다양성을 보여줍니다. 현재 Enterprise 비디오의 20%만이 Edge에서 자동으로 처리되지만 이는 도달 할 것으로 예상됩니다. 2030 년까지 80%. 이 극적인 변화는 카 세탁에서의 번호판 인식에서부터 공장의 PPE 탐지, 운송 보안에서의 안면 인식에 이르기까지 실제 응용 분야에서 이미 분명합니다.
유틸리티 부문은 다른 매력적인 사용 사례를 제시합니다. Edge Computing은 전기, 수도 및 가스 네트워크와 같은 중요한 인프라의 지능형 실시간 관리를 지원합니다. 그만큼 국제 에너지 기관 스마트 그리드에 대한 투자는 전 세계 기후 목표를 달성하기 위해 2030 년부터 2030 년까지 두 배 이상 필요하다고 생각하며 Edge AI는 분산 에너지 자원을 관리하고 그리드 운영을 최적화하는 데 중요한 역할을합니다.
도전과 고려 사항
클라우드 컴퓨팅은 사실상 무제한 확장 성을 제공하지만 Edge Deployment는 사용 가능한 장치 및 리소스 측면에서 고유 한 제약을 제공합니다. 많은 기업들이 여전히 Edge Computing의 모든 영향과 요구 사항을 이해하기 위해 노력하고 있습니다.
조직은 클라우드 기반 추론에 내재 된 몇 가지 중요한 과제를 해결하기 위해 AI 처리를 더욱로 확장하고 있습니다. 데이터 주권 문제, 보안 요구 사항 및 네트워크 연결 제약 조건은 종종 민감하거나 시간이 크게 응용 프로그램에 대한 클라우드 추론을 실용적으로 만듭니다. 경제적 고려 사항은 마찬가지로 설득력이 있습니다. 클라우드와 에지 환경 사이의 데이터의 지속적인 전송을 제거하면 운영 비용이 크게 줄어들어 로컬 처리가보다 매력적인 옵션이됩니다.
시장이 성숙함에 따라 클라우드 플랫폼이 중앙 컴퓨팅을 간소화 한 방식과 유사하게 Edge Resource Deployment 및 Management를 단순화하는 포괄적 인 플랫폼의 출현을 기대합니다.
구현 전략
Edge AI를 채택하려는 조직은 특정 문제와 사용 사례에 대한 철저한 분석으로 시작해야합니다. 의사 결정자는 Edge AI 솔루션의 배포 및 장기 관리를위한 포괄적 인 전략을 개발해야합니다. 여기에는 분산 네트워크의 고유 한 요구와 다양한 데이터 소스의 고유 한 요구와 광범위한 비즈니스 목표와 어떻게 일치하는지 이해하는 것이 포함됩니다.
Mlops 엔지니어에 대한 수요는 조직이 모델 개발과 운영 배포 사이의 격차를 해소하는 데있어 전문가들이 수행하는 중요한 역할을 인식함에 따라 계속 빠르게 성장하고 있습니다. AI 인프라 요구 사항이 발전하고 새로운 애플리케이션이 가능해짐에 따라 기계 학습 시스템을 성공적으로 배포하고 유지 관리 할 수있는 전문가의 필요성이 점점 더 시급 해지고 있습니다.
Edge 환경의 보안 고려 사항은 조직이 여러 위치에 AI 처리를 배포함에 따라 특히 중요합니다. 오늘날 이러한 구현 과제를 마스터하는 조직은 내일의 AI 중심 경제를 이끌고 있습니다.
앞으로 도로
Enterprise AI 환경은 지속 가능한 배치, 비용 최적화 및 향상된 보안에 중점을 두면서 훈련에서 추론으로 강조를 전환하면서 상당한 변화를 겪고 있습니다. Edge Infrastructure 채택이 가속화함에 따라 Edge Computing의 힘이 비즈니스가 데이터를 처리하고 AI를 배포하고 차세대 애플리케이션을 구축하는 방법을 재구성합니다.
Edge AI 시대는 가능성이 무한 해 보였을 때 인터넷 초기를 연상케한다고 느낍니다. 오늘날, 우리는 비슷한 국경에 서서 분산 된 추론이 새로운 정상이되고 우리가 상상하기 시작한 혁신을 가능하게하는 것을 지켜보고 있습니다. 이 변화는 큰 경제적 영향을 미칠 것으로 예상됩니다 – AI는 기여할 것으로 예상됩니다. $ 15.7 조 2030 년까지 세계 경제에, Edge AI는이 성장에서 중요한 역할을합니다.
AI의 미래는 더 똑똑한 모델을 구축 할뿐만 아니라 가장 가치를 창출 할 수있는 곳을 지능적으로 배포하는 데 있습니다. 앞으로 나아갈 때 Edge AI를 효과적으로 구현하고 관리하는 능력은 AI 중심 경제에서 성공적인 조직의 핵심 차별화 요소가 될 것입니다.
게시물 새로운 Edge AI Playbook : 교육 모델이 어제의 도전 인 이유 먼저 나타났습니다 Unite.ai.
