今回は、エッジAIデバイスを紹介していきます。まず、AI(ArtificialIntelligence：人工知能)については、一昔前ではロボットの頭脳というイメージが強かったように思いますが、現時点においては、思考モデルに従いデータを処理・推論するシステムのことを指します。さらに、思考モデルの作成(学習)とデータの処理(推論)をどこで実行するかにより、クラウドAIとエッジAIの2つに分けることができます。

たとえば、現在話題となっているChatGPTは、高度な言語解析能力を持ち、ユーザと会話が出来るAIチャットのサービスですが、これはクラウドAIに分類されます。

ネット上の膨大なデータから思考モデルを鍛え上げることで、その会話の精度が高いことが注目されています。

一方、自動運転で使用されるシステムはデバイスで処理されるため、エッジAIに分類されます。リアルタイム性が要求されるシーンではクラウドシステムへの接続による遅延は無視できないため、デバイス内で処理を行う必要が有るからです。

エッジAIは、推論モデルにしたがって画像や音声などのデータを処理するデバイスです。下記のように利用されています。

1．自動車に搭載されたエッジAIはセンサーを処理して、リアルタイムで自動運転を実現します。

2．ヘルスケア
　ウエアラブルデバイスには、エッジAIが搭載されており心拍数や酸素濃度などを計測することで、
　健康状態をリアルタイムで解析し異常を検知します。

3．製造業
　製品のチェック、製造品質の安定化。

4．スマートホーム
　音声認識(家電操作)や映像解析(顔認証によるセキュリティ)

PCでもAIプログラムを設定、カメラセンサーなどと接続することで、AIシステムの構築が可能です。ただしPCではコストがかかりすぎるため、FPGAやGPUをベースとしたエッジAIデバイスが採用されることが殆どです。

FPGAの例でいうと、SUBARU レヴォーグ「アイサイトX」には、ザイリンクスのFPGA「Zynq UltraScale＋ MPSoC」が採用されています※1。

GPUの例では、NVIDIA Jetsonシリーズ※2があります。NVIDIA JetsonNanoであれば、GPIO(General Purpose Input/Output)や、カメラ入力インタフェースをサポートしているため、画像処理AIの開発用途に使うことができます。