가장자리에 살기: 에지 AI가 매일 겪는 환경을 개선하는 방법"

우리는 우리의 삶을 살기 위해 다양한 제품을 사용합니다 : 집을 식히기 위해 에어컨, 장소로 이동할 수있는 자동차, 또는 에너지를 생성하기 위해 태양 전지 패널. 그러나 이러한 제품이 우리의 삶에 필수적이지만, 제품이 우리의 삶의 일부가되지 않고 우리의 삶을 향상시킬 수 있도록 사용자 경험을 향상시킬 수 있다면 어떨까요? HVAC 시스템은 가능하기 전에 필터를 교체해야 하는 시기를 알려줄 정도로 스마트하여 에어컨을 효율적으로 가동하여 여름 내내 시원하게 유지할 수 있습니다.

애플리케이션은 신경망 기반 에지 인공 지능(AI)을 사용하여 제품을 로컬로 이해 및 개선하고, 이벤트가 발생하는 장소에서 사용자 환경을 개선합니다. 엔지니어는 데이터를 설계하고 사용하여 신경 네트워크 알고리즘을 교육한 다음 임베디드 장치에서 알고리즘을 실행하여 문제를 해결할 수 있습니다. 우리가 매일 사용하는 애플리케이션에 에지 AI를 통합하면 우리의 삶을 향상시키고, 우리가 매일 접하는 제품을 더 쉽게 사용하고, 더 안전하고, 더 지속 가능하게 만들 것입니다.

오늘날 많은 사람들이 "스마트" 장치를 생각할 때,보통 무선 연결에 대해 생각하고 의사 결정을 위해 클라우드에 데이터를 저장하는 것입니다. 그러나 연결된 장치가 반드시 지능적이지는 않습니다. 에지에서 결정을 내리면 계산 능력을 데이터 소스로 더 가까이 가져와 클라우드 대신 장치에서 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 지연 시간 단축, 전력 효율 향상, 견고성과 데이터 보안을 향상시킬 수 있어 더 빠른 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

스마트 홈 보안 카메라를 생각해 보십시오. 뒤뜰의 물체가 고양이인지 낯선 사람인지 감지하려면 클라우드 AI를 사용하여 데이터를 클라우드로 전송하고 처리한 다음 결정을 내리기 위해 다시 보내야 합니다. 이것은 너무 오래 걸릴뿐만 아니라 성취하기 위해 더 많은 힘을 필요로합니다. 에지에서 결정을 내릴 때 고도로 통합된 임베디드 장치는 신경망을 로컬에서 실행하며, 이를 통해 전력 소비가 덜 필요하고 보안 및 개인 정보 보호를 개선할 수 있습니다.

미래에 대비한 엣지 AI 사용

에지 AI는 전자 제품과 상호 작용하는 방법을 혁신하여 더 반응성, 효율성 및 안전하게 만들 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 데이터가 수집되는 위치와 가까운 로컬에서 AI 알고리즘을 실행하면 더 빠른 의사 결정을 할 수 있습니다. 이 때문에 가장자리에서 내려진 결정은 잠재적으로 생명을 구할 수 있습니다. 이제 전자 장치가 로컬로 반응하기 위해 클라우드 기반 리소스가 필요하지 않습니다. 운전할 때 비전 프로세서는 레이더 감지 기술과 함께 작동하여 주변 환경을 지속적으로 모니터링하여 차량이 장애물 발생 시 빠른 시스템 결정을 내리거나 자율성을 높일 수 있도록 지원합니다.

공장에서 에지 AI는 모터 오류 감지를 지원할 수 있습니다. 모터의 고장을 캡처하면 전체 시스템에 손상을 유발하고, 결과적으로 예측 유지 보수를 위한 패턴을 식별하면 더 안정적이고 효율적이며, 비용 효율적인 작동이 가능합니다.

에지 AI 기능이 발전하고 더 스마트하고 연결됨에 따라 인간의 라이프스타일에 더 잘 적응할 것입니다. 예를 들어, 에어컨은 레이더를 사용하여 가정 내 위치를 감지하고 해당 위치에 대한 공기 흐름을 최적화하여 집을 에너지 효율적으로 만들 수 있습니다. 또는 레이더 감지는 누군가가 거실에 들어올 때 TV를 켜고 끌 수 있습니다.

에지 AI로 의사 결정을 더 빠르고 효율적으로 내림으로써 우리는 우리가 가진 리소스를 전략적으로 사용하고 더 스마트한 결정을 내릴 수 있습니다. 에지 AI를 갖춘 태양광 패널은 오류 감지를 통해 안전을 개선하고, 전력 서지를 감지하고, 점화 전에 시스템 셧다운을 통해 재생 가능한 에너지원의 확산을 초래합니다. 에지 AI는 의사 결정을 보완하여 안전을 지키고 사용하는 시스템의 효율성을 높이는 동시에 지속 가능한 미래를 이끌 수 있습니다.

지능을 높이기 위한 리소스

더 많은 애플리케이션에서 에지 AI를 보게 됨에 따라 저는 전문 지식이나 AI 경험에 관계없이 모든 엔지니어가 AI를 쉽고 쉽게 이용할 수 있도록 AI를 채택하기를 원합니다. 제 업무에서 저는 고객에게 필요한 소프트웨어 및 하드웨어 도구를 제공하는 팀을 이끌게 됩니다. 우리는 오픈 소스와 사용하기 쉬운 소프트웨어에 대한 회사의 노력을 바탕으로 설계자가 데이터를 사용하고 시스템에 의미 있는 인텔리전스를 추가할 수 있도록 할 수 있습니다.

TI는 반도체가 더 합리적인 가격의 전자 제품을 만들어서 세상을 향상시킬 수 있다고 믿습니다. 이 열정은 새로운 것이 아닙니다. 거의 50년에 걸친 디지털 신호 처리 기술은 음성과 음향으로 효율적인 수학 함수를 실행하는 것으로 시작되었으며, 복잡성이 계속 증가하는 큰 문제를 해결할 수 있게 되었습니다. 신호 처리 경험 때문에 TI는 필요한 처리 성능과 관계없이 에지 AI 애플리케이션을 위한 확장 가능한 하드웨어 장치로 혁신을 가능하게 하는 포트폴리오를 확장했습니다. 또한 임베디드 프로세서의 통합 수준을 높여서 더 저렴하게 만들었습니다. 고객은 진정한 지능형 애플리케이션을 위해 에지 AI를 손쉽게 채택할 수 있습니다. TI의 모든 에지 AI 기여는 세상을 더 안전하고 지속 가능하게 만든 빠르고 효율적인 의사 결정을 가능하게 했습니다. 

애플리케이션에서 에지 AI의 채택은 기술이 발전함에 따라 증가할 것입니다. 지난 몇 년 동안 우리는 시스템이 점점 더 정교해지는 것을 보았고, 이를 추진하는 데 도움을 주고 있습니다. 에지 AI는 우리의 삶을 보완하고 의사 결정을 더 쉽게 할 수 있는 새로운 방법을 밝힐 것으로 기대합니다.

50년 전 당시와 현재 현재의 상황을 고려할 때, 오늘날의 혁신을 미래의 에지 AI에 어떻게 활용할 수 있는지 기대됩니다.

TI의 임베디드 프로세싱 부문 수석 부사장인 Amichai Ron이 이 블로그가 집필되었습니다.