오늘날 엣지 AI 지원 디바이스로 구축하는 내일의 혁신

엣지 AI는 우리의 미래일뿐 아니라 현재이기도 합니다. 이 기술은 데이터를 클라우드가 아닌 전자기기에서 바로 처리하여 우리의 세상을 계속 움직이게 합니다.

TI의 건물 자동화 부문 총괄 관리자인 Patrick Zeng은 "클라우드 기반 AI에는 몇 가지 한계가 있다"며, "근접 감지나 키워드 감지 같은 단순한 기능을 구현하기 위해 중앙 프로세서를 사용하면, 시스템의 지연 시간이 늘어나고 전력 소비 효율이 떨어지게 된다. 이런 상황에서는 에지 AI는 큰 장점을 가진다"라고 말합니다.

TI의 임베디드 포트폴리오 전반에 걸쳐있는 엣지 AI 역량을 활용하면 엔지니어가 이루어 낼 수 있는 일에는 한계가 없습니다. 우리는 엣지 AI의 실제 영향력과 이점을 더 잘 이해하기 위해 이러한 혁신들이 의료, 신재생 에너지, 건물 자동화 산업에서 전자기기의 역량과 잠재력을 어떻게 재편하고 있는지에 대해 TI의 AI 전문가들과 이야기를 나누었습니다.

의료 서비스를 더 저렴하고 접근하기 쉽게

엣지 AI 기술은 오직 병원과 전문 클리닉에만 집중된 중앙집중식 모델에서 벗어나 더 빠르고, 접근성이 높으며, 환자 중심의 분산화된 모델로 의료 서비스를 확장하는 데 도움을 주고 있습니다.

TI의 시스템 및 엔지니어링 마케팅 총괄 관리자인 John Varela Munoz는 "예전에는 의사의 진료를 통해서만 기대할 수 있었던 인사이트를 이제는 일상적인 기기들이 제공하기 시작했다."고 말합니다.

한 가지 예는 웨어러블 심장 모니터입니다. 엣지 AI를 사용하면 장치가 심장 박동을 로컬로 분석하고, 노이즈를 걸러내며, 박동이 불규칙하면 실시간으로 알릴 수 있습니다. 이 장치는 로컬로 실행되는 AI 모델을 사용하여 개인의 고유한 기준선을 학습하고 알림을 맞춤 설정하여, 사용자에게 신뢰할 수 있는 고품질 모니터링 기능을 제공합니다.

지금도 우리는 AI를 사용하여 1~2개의 센서 입력의 정확도를 개선하고 있습니다. 하지만 5~10년 후에는 AI 모델이 온도, 압력, 전기 데이터와 같은 다중 센서 입력의 데이터를 포함하여 환자에 대한 더 나은 정보를 제공할 수 있을 것입니다.

John은 "미래에 AI는 개인별 경험을 최적화하고, 개인에게 고유한 것을 학습하여 알고리즘을 수정하는 프로세스를 가속화할 잠재력을 가지고 있다."고 말합니다.  

예를 들어, 환자는 비슷한 증상을 가진 사람들의 90%가 같은 질병을 앓는다는 것을 근거로 진단 결과를 받을 수 있습니다. 하지만 환자가 나머지 10%에 해당한다면, AI는 환자의 건강 기록과 패턴에 대한 더 많은 입력을 받아 진단에 영향을 미칠 수 있는 미묘한 차이점을 설명하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

지속가능한 에너지의 도입과 혁신

지속가능한 에너지가 일상적인 분야에 전력을 공급하는 데 더욱 널리 보급되는 가운데, 엣지 AI는 그 도입 분야를 더욱 넓히는 데 도움을 줄 수 있습니다. 신재생 에너지는 2030년까지 전 세계 최대 에너지원이 될 것이며, TI는 시스템을 지원하고 신뢰성을 높이는 데 도움이 될 수 있는 엣지 AI 지원 솔루션을 개발하고 있습니다.  

태양광 패널의 경우, TI는 엣지 AI를 사용하여 아크를 약 20% 더 정확하게 감지하는 모델을 사전 훈련합니다. 엣지 AI를 지원하는 아크 결함 감지는 시스템 신뢰성을 개선하고, 시스템을 다운시킬 수 있는 오경보의 수를 줄여서 최종 사용자가 문제의 원인이 아크 결함인지 파악하기 위해 비용과 시간을 많이 들여 기술자를 호출할 필요가 없게 합니다.

태양광 인버터 및 에너지 저장 장치(ESS) 전력 변환 시스템은 단일 스테이지 컨버터와 같은 복잡한 전력 변환 토폴로지를 사용하며, 이는 넓은 입력과 출력 범위에서 높은 효율성을 실현하기 어렵습니다. 엣지 AI 가속 MCU에서 실행되는 신경망은 구현 속도를 높이고, 소프트 스위칭(전류가 흐르지 않을 때 회로를 끄는 것)을 통해 컨버터를 유지하여 전력 손실을 줄이고, 최종 사용자 시스템의 효율성과 신뢰성을 높일 수 있습니다. 

엣지 AI는 또한 ESS용 EIS(전기화학 임피던스 분광법) 알고리즘의 속도를 높여 배터리 수명을 연장하기 위한 더 정확한 충전량 및 상태 정보를 제공할 수 있습니다. EIS는 시스템을 더 안전하게 만들기 위한 열 폭주 예측에도 도움이 됩니다.

TI의 그리드 인프라 총괄 관리자인 Henrik Mannesson은 "TI는 AI 가속기가 탑재된 마이크로컨트롤러를 출시한 최초의 반도체 회사 중 하나였습니다. 이러한 AI 가속기는 이전에는 불가능했던 애플리케이션에서 고객이 AI를 활용하는 데 도움이 된다."고 말합니다. 이러한 마이크로컨트롤러에 통합된 NPU(신경 처리 장치)는 시스템이 99% 이상의 결함 감지 정확도를 달성하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 

Henrik은 "TI는 에너지 인프라에 의미 있는 사용 사례를 계속 개발할 것"이라며, "우리는 고객이 우리가 미처 생각하지 못한 사용 사례에 엣지 AI를 활용하여 새로운 혁신을 할 수 있도록 범용 도구를 구축할 필요성도 인식하고 있다."고 말합니다.

에너지 절약과 함께 건물의 편의, 안전 및 보안 확보

건물 자동화의 일반적인 과제는 거주자의 웰빙에 대한 결정을 내리고 에너지 효율성을 극대화하기 위해 성능, 프라이버시, 그리고 전력 소비 간의 적절한 균형을 찾는 것입니다. Patrick은 "엣지 AI는 엔지니어에게 장치에서 직접 그 균형을 달성할 수 있는 도구를 제공한다."고 말합니다.

동작 감지기를 예로 들어보겠습니다. 구형 수동 적외선 센서의 경우, HVAC 통풍구에서 나오는 센 바람이나 방을 돌아다니는 반려동물이 오경보를 유발하여 에너지를 낭비하거나 거주자에게 불편을 줄 수 있었습니다. 적외선 센서에 엣지 AI를 통합하면 동작 감지기가 사람, 배경 소음 또는 움직임을 구별할 수 있어 조명, 보안, 편의 시스템의 정확도가 향상됩니다.

동일한 아이디어가 다른 사용 사례에도 적용됩니다. 오디오 이벤트 감지가 가능한 엣지 AI 기능이 있는 고성능 임베디드 프로세서는 보안 카메라 또는 유리 깨짐 감지기와 같은 장치에서 음성 인식을 관리하는 동시에 낮은 전력 소비와 정확도를 제공할 수 있습니다. 또한 엣지 AI는 HVAC 시스템이 거주 패턴을 학습하고 온도 및 습도와 같은 환경 요인을 파악하여 편의성과 에너지 절약을 위한 자동 조정을 수행하도록 도울 수 있습니다.

다양한 사용 사례는 모두 예측 기능이라는 한 가지 공통된 이점을 가지고 있습니다. Patrick은 "AI를 도입하는 엔지니어는 스스로에게 '내 장치가 어떤 예측 문제와 이슈를 해결해야 하는가?'를 물어봐야 한다."고 말합니다.

가능성은 무궁무진합니다. 의료, 건물 자동화, 신재생 에너지는 단지 시작일 뿐입니다.

John은 "우리는 설계 엔지니어들과 계속 협력하면서 그들이 엣지 AI를 쉽게 도입하거나 엣지 AI에 기반한 차세대 혁신을 구현하는 토대를 마련하고 있다. 엣지 AI 덕분에 이미 더 편리하고, 접근성이 높으며, 효율적인 장치들이 만들어 지고 있다. 다음에는 무엇이, 그리고 어디가 목표가 될지 상상해보라"고 말합니다.