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 > AI & 빅데이터 엑스포: 엣지 디바이스에서 AI의 잠재력을 높입니다
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> AI & 빅 데이터 엑스포에서 알레산드로 그란데(Alessandro Grande) 엣지 임펄스 제품 책임자는 리소스가 제한된 엣지 디바이스에 대한 머신 러닝 모델을 개발하고 이를 극복하는 방법에 대해 논의했습니다.
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> 토론 중에 그란데는 현재의 과제, Edge Impulse가 이러한 어려움을 해결하는 데 어떻게 도움이 되고 있는지, 온디바이스 AI의 엄청난 가능성에 대한 통찰력 있는 관점을 제공했습니다.
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> 엣지 AI 채택의 주요 장애물
> 그란데는 최적의 데이터 수집 전략을 결정하는 어려움, 부족한 AI 전문 지식, 하드웨어, 펌웨어 및 데이터 과학 팀 간의 분야 간 커뮤니케이션 장벽 등 에지 머신 러닝 모델을 생산하려고 시도할 때 기업이 직면하는 세 가지 주요 문제점을 강조했습니다.
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> "엣지 기기를 만드는 많은 회사들이 기계 학습에 그다지 익숙하지 않습니다."라고 그란데는 말합니다. "이 두 세계를 하나로 모으는 것은 팀들이 서로 소통하고 지식을 공유하고 같은 목표를 향해 일할 수 있도록 하는 세 번째 도전입니다."
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> 희박하고 효율적인 모델을 위한 전략
> 엣지 환경에 최적화하는 방법을 묻는 질문에 그란데는 먼저 필요한 센서 데이터를 최소화할 것을 강조했습니다.
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> "우리는 많은 기업들이 데이터 세트로 어려움을 겪고 있는 것을 보고 있습니다. 어떤 데이터로 충분하고, 어떤 데이터를 수집해야 하며, 어떤 센서에서 어떤 데이터를 수집해야 하는지. 그리고 그것은 큰 어려움입니다."라고 그란데는 설명합니다.
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> 양자화와 같은 압축 기법이 정확도에 큰 영향을 미치지 않으면서 정밀도를 낮추는 것처럼 효율적인 신경망 아키텍처를 선택하는 것이 도움이 됩니다. 기능성, 연결 요구 사항 및 소프트웨어 요구 사항에 대해 항상 센서와 하드웨어 제약 조건의 균형을 유지합니다.
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> Edge Impulse는 엔지니어가 일반적인 ML 평가 지표를 사용하여 배포 전에 모델을 직접 검증 및 검증할 수 있도록 하여 신뢰성을 확보하는 동시에 가치 실현 시간을 단축하는 것을 목표로 합니다. 엔드투엔드 개발 플랫폼은 모든 주요 클라우드 및 ML 플랫폼과 원활하게 통합됩니다.
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> 온디바이스 인텔리전스의 혁신적인 잠재력
> Grande는 이미 엣지 인텔리전스를 활용하여 클라우드에 의존하지 않고 개인화된 건강 통찰력을 제공하는 혁신적인 제품을 강조했습니다. 예를 들어 Oura Ring을 사용한 수면 추적과 같은 것입니다.
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> "그것은 10억 개 이상 팔렸고, 그것은 모두가 경험할 수 있고 모든 사람이 에지 AI의 힘을 정말로 느낄 수 있는 것입니다."라고 그란데는 설명합니다.
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> 생산 라인의 이상 탐지를 통한 예방적 산업 유지 보수를 중심으로 다른 흥미로운 기회가 있습니다.
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> 궁극적으로, 그란데는 온디바이스 AI가 일상 생활에서 유용성과 사용성을 크게 향상시킬 수 있는 거대한 잠재력을 보고 있습니다. 엣지 디바이스는 단순한 원시 데이터가 아닌 센서 입력을 해석하여 이전에는 가능하지 않았던 실행 가능한 제안과 반응형 경험을 제공하여 보다 유용한 기술과 삶의 질 향상을 예고할 수 있습니다.
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> 엣지 디바이스에서 AI의 잠재력을 여는 것은 채택을 방해하는 현재의 장애물을 극복하는 것에 달려 있습니다.
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