エッジコンピューティング

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クラウド

エッジコンピューティングで処理を高速化

近頃、扱う情報量の増え方や処理の速さの求められ方が大きくなってきており、これまでの、大きな計算機を置いてみんなで使うやり方だけでは、すべてに対応しきれなくなってきています。そこで、端末に近い場所で情報を処理する「ふち計算」という方法が注目を集めています。「ふち計算」とは、情報の処理を、使う人の機器や、それに近い場所に置いて行うことで、処理の速さを上げ、通信の遅れを少なくする技術です。 これまでのやり方では、集めた情報を遠くの大きな計算機に送って処理をしていましたが、「ふち計算」では、情報の発生源の近くで処理を行うため、処理にかかる時間が大幅に短縮されます。たとえば、自動で動く車の制御や、工場の機械の監視など、すぐに反応が必要な場面では、この速さが大きな利点となります。また、すべての情報を遠くの計算機に送る必要がないため、通信にかかる負担も軽くなります。これは、通信網の混雑を避けたり、通信にかかるお金を減らすことにもつながります。 さらに、「ふち計算」は情報の安全性を高める上でも役立ちます。大切な情報を遠くの計算機に送る必要がないため、情報が盗まれたり、不正に書き換えられる危険性を減らすことができるのです。 この「ふち計算」は、様々な場面で活用が期待されています。例えば、農業では、畑に取り付けた機器で集めた情報をその場で分析し、作物の生育状況を細かく把握することで、より効率的な栽培を行うことができます。また、医療の分野では、患者の状態を常に監視する機器から得られた情報を、病院ではなく、その場で分析することで、より迅速な対応が可能となります。 このように、「ふち計算」は、私たちの生活をより便利で安全なものにするための、様々な可能性を秘めた技術と言えるでしょう。今後、ますます発展していくことが期待されています。
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クラウドAIとエッジAI:AI利用の二つの方法

人工知能(AI)を実際に使うには、大きく分けて二つの方法があります。一つはクラウドAIと呼ばれる方法、もう一つはエッジAIと呼ばれる方法です。この二つの方法は、データがどこで処理されるのか、どれだけの計算能力が必要なのか、そしてどれほど早く結果が得られるのかといった点で、それぞれの特徴があります。それぞれの長所と短所を理解することで、使う目的に合ったAIを選ぶことができます。 クラウドAIは、インターネットを通して、情報をクラウド上の大きな計算機に送り、そこで処理を行う方法です。例えるなら、難しい計算問題を解くために、電卓ではなくスーパーコンピューターを使うようなものです。クラウドAIは、大量のデータや複雑な計算を処理するのに優れています。膨大な情報から学習したAIを使うことも容易です。そのため、高性能なAIを比較的簡単に利用できます。しかし、インターネットを経由してデータを送る必要があるため、通信にかかる時間や費用がかかります。また、常にインターネットに接続している必要があり、通信が途切れると使えなくなる可能性もあります。 一方、エッジAIは、機器にAIを組み込んで、その場で情報を処理する方法です。例えるなら、自分の手元に高性能な電卓を持っているようなものです。通信にかかる時間や費用を節約でき、インターネットに接続していなくても使うことができます。そのため、リアルタイムでの処理が必要な場合や、通信環境が安定しない場所で役立ちます。しかし、機器にAIを組み込む必要があるため、クラウドAIに比べて導入コストが高くなる場合があります。また、機器の処理能力に限りがあるため、複雑な計算や大量のデータ処理には不向きです。
ハードウエア

エッジコンピューティング:未来のデータ処理

近ごろ、情報の大切さが増し、その扱い方もいろいろになっています。これまでの、多くの情報を集めた大きな計算機で処理するやり方では、すべての情報を中心の計算機に集めていました。しかし、情報の量が増えるにつれて、情報のやりとりの遅れや、一度に送れる情報量の限界が見えてきました。そこで、情報の処理を、機器の近くに置いた小さな計算機で行う方法が注目されています。これは、中心の大きな計算機への負担を軽くし、より速く処理できるようにする技術です。 たとえば、自動で動く自動車を考えてみましょう。周りの状況を認識するために、たくさんのカメラやセンサーから情報が送られてきます。これらの情報をすべて中心の大きな計算機に送って処理していたのでは、反応が遅れて事故につながる危険性があります。そこで、自動運転車の中に小さな計算機を置いて、そこで情報を処理することで、すぐに反応できるようにします。これが、情報の処理を機器の近くに置くことの利点です。 また、工場でもこの技術が使われています。工場にある多くの機械から送られる情報を、近くの小さな計算機で処理することで、機械の調子をすぐに把握し、故障を予測することもできます。それだけでなく、集めた情報を分析することで、生産効率を上げることも可能になります。 このように、情報の処理を機器の近くに置くことは、様々な場面で役立ちます。情報のやりとりの遅れを減らし、情報の安全性を高め、限られた通信環境でもスムーズに情報を処理できます。今後、ますます多くの機器がこの技術を使うようになり、私たちの生活はより便利で快適なものになっていくでしょう。