すべてのデータをクラウドに送るアーキテクチャから、工場内のエッジで即時処理するハイブリッドモデルへのシフトが加速。リアルタイム制御や大容量映像処理にエッジは不可欠だ。
エッジが必要な理由
溶接ロボットのリアルタイム制御や外観検査AIは、クラウドへの往復では遅延が生じる。エッジサーバーで処理することで1ms以下のレスポンスが実現でき、通信コストの削減にもつながる。
インテル・AWSの工場向けエッジ戦略
インテルは「OpenVINO」でAI推論をエッジで高速実行。AWSは「IoT Greengrass」でクラウドのMLモデルをエッジデバイスにデプロイする仕組みを提供している。
Harryの着眼点
何をエッジで処理し何をクラウドに送るかの「仕分け設計」が重要だ。この設計ができるアーキテクト人材の育成が喫緊の課題だと感じている。
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