에지에서 AI 정의

에지 AI는 AI 알고리즘이 클라우드가 아닌 로컬 장치에서 처리되면 발생하며 DNN(Deep Neural Network)이 주요 알고리즘 구성 요소인 산업 및 오토모티브 애플리케이션에서 가능한 것을 변화시키고 있습니다. 크기에 제약이 있고, 전력 및 발열이 제한되며, 비용이 제한적인 환경에서 효율적으로 작동하려면 에지 AI 애플리케이션이 애플리케이션 및 해당 작업에 고유한 고급 통합과 고속 저전력 처리가 필요합니다. 그림 1에서는 에지 AI 처리를 사용하여 성능과 효율성을 개선할 수 있는 몇 가지 애플리케이션을 보여줍니다. 예를 들어 비전 입력을 사용하는 에지 AI 시스템은 생산 라인의 품질 제어를 위한 단일 카메라 또는 차량이나 모바일 로봇의 기능 안전을 지원하는 여러 카메라를 구현할 수 있습니다.

에지 AI 시스템은 창고와 공장의 효율성을 개선하고, 도시, 건설 및 농업을 더 안전하고 더 효율적으로 만들고, 가정과 소매 환경을 스마트하게 만드십시오. 효율적인 에지 AI 프로세싱이 필요한 시스템을 몇 가지 살펴보겠습니다.

1. ADAS(첨단 운전자 보조 시스템). ADAS 기술은 차량 주변 환경에 대한 정보 통찰력을 제공하여 더 편리하고, 스트레스를 덜 받고, 더 안전하게 운전할 수 있도록 합니다. 대부분의 ADAS 기능은 시야 기반 시스템이며, 여러 카메라 센서에서 고해상도 입력을 받고, 딥 러닝 및 컴퓨터 비전 알고리즘을 사용하여 이러한 ADAS 기술을 해석하면 차량 주변 환경에 대한 정보를 파악하여 더 편리하고, 스트레스를 덜 받고, 더 안전하게 운전할 수 있습니다. 대부분의 ADAS 기능은 비전 기반 시스템이며, 여러 카메라 센서에서 고해상도 입력을 받고, 딥 러닝 및 컴퓨터 비전 알고리즘을 사용하여 이러한 이미지를 해석합니다.
2. 자율 모바일 로봇 및 드론. 상용 실행 가능한 로봇의 경우 SoC(시스템 온 칩)는 최적화된 시스템 비용으로 고속 및 저전력으로 복잡한 인식 및 내비게이션 스택을 처리해야 합니다. 또한 SoC는 시스템 효율성을 극대화하기 위해 이미지 디워핑, 스테레오 깊이 예측, 스케일링, 이미지 피라미드 생성 및 딥 러닝과 같은 계산 집약적 작업을 오프로드해야 합니다.
3. 스마트 장바구니. 스마트 장바구니는 품목을 장바구니에 넣을 때 주문 합계를 계산하고, 쇼핑 목록 품목을 추천하며, 고객이 장바구니의 식료품을 결제할 수 있도록 하여 고객이 보다 맞춤화된 쇼핑 환경을 제공하고, 계산대를 건너뛸 수 있도록 합니다. 대부분의 스마트 쇼핑 카트는 카메라 및 컴퓨터 비전 기능으로 항목을 자동으로 감지하는 다중 비전 센서를 갖추고 있습니다. 스마트 장바구니는 물품을 장바구니에 담았을 때 주문 합계를 계산하고, 쇼핑 목록 품목을 추천하며, 고객이 장바구니에 있는 식료품을 결제할 수 있습니다. 고객이 보다 맞춤화된 쇼핑 환경을 이용할 수 있고 계산대를 건너뛸 수 있습니다.
4. 에지 AI 박스. 에지 AI 박스는 소매 자동화, 공장 모니터링 및 건물 감시 시스템에 사용되는 카메라 시스템을 지능적으로 확장하는 것입니다. 크기 제약, 전력 및 열 손실 과제에도 불구하고 처리량이 높은 AI를 사용하면 박스가 더 많은 수의 카메라에 대한 지능형 처리 작업을 수행할 수 있습니다.
5. 머신 비전 카메라. 광학 문자 인식, 물체 식별, 결함 감지 및 로봇 ARM 지침을 위한 머신 비전 카메라는 임베디드 AI 기술을 활용하여 제품 개발을 더욱 간소화하고 시스템 정확도를 높입니다.

표 1에는 다양한 애플리케이션의 시스템 요구 사항이 나와 있습니다.