IoT システムの可能性を引き出す: ディープラーニングと AI の役割

Nov 16, 2023

センサーとソフトウェアを備えた相互接続されたデバイスのネットワークであるモノのインターネット (IoT) は、私たちが周囲の世界と対話する方法に革命をもたらし、これまでにない方法でデータを収集して分析できるようになりました。

テクノロジーが進歩し、よりアクセスしやすくなるにつれて、より多くのオブジェクトに接続機能とセンサー機能が搭載され、それらは IoT エコシステムの一部になります。 アクティブな IoT システムの数は、2027 年までに 297 億台に達すると予想されており、2015 年に記録された 36 億台のデバイスから大幅に増加しています。この急激な増加には、IoT アプリケーションの安全性と計算上の課題を軽減するソリューションに対する多大な需要が必要です。 特に、産業用 IoT、自動車、スマート ホームは、特定の要件を持つ 3 つの主要な分野ですが、最適な機能とパフォーマンスを可能にする効率的な IoT システムに対する共通のニーズを共有しています。

IoT システムの効率を高め、その可能性を解き放つことは、人工知能 (AI) によって実現され、AIoT アーキテクチャを作成できます。 AI は、高度なアルゴリズムと機械学習技術を活用することで、IoT システムがインテリジェントな意思決定を行い、膨大な量のデータを処理し、貴重な洞察を抽出できるようにします。 たとえば、この統合により、産業用 IoT の運用の最適化が促進され、高度な自動運転車が促進され、スマート ホームでのインテリジェントなエネルギー管理とパーソナライズされたエクスペリエンスが提供されます。

さまざまな AI アルゴリズムの中でも、人工ニューラル ネットワークを活用するディープ ラーニングは、いくつかの理由から IoT システムに非常に適しています。 主な理由の 1 つは、生のセンサー データから自動的に特徴を学習して抽出できる機能です。 これは、データが構造化されていない、ノイズが多い、または複雑な関係がある可能性がある IoT アプリケーションで特に役立ちます。 さらに、ディープ ラーニングにより、IoT アプリケーションはリアルタイム データやストリーミング データを効率的に処理できるようになります。 この機能により、継続的な分析と意思決定が可能になります。これは、リアルタイム監視、予知保全、自律制御システムなど、時間に敏感なアプリケーションでは非常に重要です。

IoT システム向けディープラーニングには数多くの利点があるにもかかわらず、その実装には効率や安全性などの固有の課題があり、その可能性を最大限に活用するにはこれらの課題に対処する必要があります。 のVエリE効率的DうーんLで稼ぐIoT(VEDLIoT) プロジェクトは、これらの課題を解決することを目的としています。

さまざまな VEDLIoT コンポーネントの概要を図 1 に示します。IoT は、VEDLIoT プロジェクトによってディープ ラーニングと統合され、アプリケーションを高速化し、IoT のエネルギー効率を最適化します。 VEDLIoT は、いくつかの主要コンポーネントを利用することでこれらの目的を達成します。

VEDLIoT は、スマート ホームでの需要指向の対話方法 (図 2 を参照)、モーター状態分類やアーク検出などの産業用 IoT アプリケーション、自動車分野の歩行者自動緊急ブレーキ (PAEB) システムなど、いくつかのユース ケースに重点を置いています (図3を参照)。 VEDLIoT は、図 1 に示すように、要件エンジニアリングおよび検証技術を採用することにより、ボトムアップ アプローチを通じてそのようなユースケースを体系的に最適化します。このプロジェクトは、さまざまな分野の専門家レベルの知識を組み合わせて、テスト、ベンチマーク、およびテストを通じて開発を容易にする堅牢なミドルウェアを作成します。および導入フレームワークを構築し、最終的には IoT システム内の深層学習アルゴリズムの最適化と有効性を確保します。 次のセクションでは、VEDLIoT プロジェクトの各コンポーネントを簡単に説明します。

ミリワット範囲の電力バジェットを備えた小型の組み込みシステムから高電力クラウド プラットフォームに至るまで、幅広いアプリケーションにさまざまなアクセラレータが利用できます。 これらのアクセラレータは、図 4 に示すように、ピーク性能値に基づいて 3 つの主要なグループに分類されます。

最初のグループは超低電力カテゴリ (< 3 W) で、特定の深層学習機能用のコンパクト アクセラレータと組み合わせたエネルギー効率の高いマイクロコントローラー スタイルのコアで構成されます。 これらのアクセラレータは IoT アプリケーション向けに設計されており、簡単に統合できるシンプルなインターフェイスを提供します。 このカテゴリの一部のアクセラレータは、カメラまたはオーディオ インターフェイスを提供し、効率的なビジョンまたはサウンド処理タスクを可能にします。 これらは汎用 USB インターフェイスを提供し、ホスト プロセッサに接続されたアクセラレータ デバイスとして機能できるようにする場合があります。 これらの超低電力アクセラレータは、エネルギー効率とコンパクトさが重要な考慮事項となる IoT アプリケーションに最適で、過剰な電力を消費せずに深層学習タスクに最適化されたパフォーマンスを提供します。