新発想。クラウドじゃないよ。エッジだよ

クラウドが主流の世の中だけど

今や自社でサーバーを持つのではなくクラウド上でデータを管理。端末側にデータを保存するのではなくクラウド側に保存するのが当たり前の世の中ですが、ことAIに関して言えばクラウドよりも、端末側にデータを持たせて処理させた方がいい。これをエッジと呼んでいます。

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クラウドと対極のエッジとは

エッジは、ネットワークの端っこという意味。

頂点にサーバーがいて、底辺に端っことなるデバイスがいます。

端っことなるデバイスは、パソコンであったり、IoT対応機器であったり、クルマであったり様々ですが、これらの機器で処理を行わせようと言うものです。

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AIと演算の違い

サーバーはデータ集約的な作業を集めることで演算(えんざん)コストを下げられるメリットがあります。

ところが、AIは、集約させるよりも端っこで処理を進めた方が何かと便利だとか。

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AIがクラウドに不向きな訳

AIの学習に必要な大量データをクラウドに送ると、まず処理する負荷が高まります。となると、そのサーバーに紐づくあらゆるデバイスも被害を被る。動作が鈍くなったりするのでしょう。

他にもクラウドに大量のデータを送って、結果が戻ってくるまでどうしてもタイムラグが発生してしまうということ。

1秒を争うクルマのAIとなると時間のかかりすぎは致命的です。

さくさく動くAI技術

そこで、超軽量でもサクサク動く機械学習アルゴリズムが開発されています。

これにより、クラウドにデータを送って結果が送られてくるのを待つよりも、格段に早く処理ができます。

例えば、お家のあちこちに監視カメラをつけて大量の画像データから不審者がいないかを探し出すという作業も、この技術があれば、サクッと行えるようです。

この作業をクラウドで処理するとなると、数人レベルならまだしも数千万レベルの人から送られてきたら、処理しきれない、処理できても相当な時間がかかるとも言われています。

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いいとこ取りが今後のトレンド

クラウドとエッジという対極で紹介してきましたが、両者を利用することで機械学習を効率よく稼働させようというのが今後の流れになるかと思います。

開発者の言葉で心に響いたのが「データには重力がある」

プログラムと資源が情報のある場所へと向かうというもの。

情報がある所で処理をしなさいと解釈したのですが、となるとクラウドとエッジの中間地点にあるデバイスもまたAIの機械学習に適したデバイスにもなりえます。

例えば携帯電話の基地局など。

とにもかくにも一般人でもAIがサクッとできる世の中になって欲しいものです。