第4回:AIシステム/デジタルツインの活用にワークステーションが活躍
今回は「第4回:AIシステム/デジタルツインの活用にワークステーションが活躍」についてご紹介します。
関連ワード (ITインフラ、ワークステーションの本質等) についても参考にしながら、ぜひ本記事について議論していってくださいね。
本記事は、ZDNet Japan様で掲載されている内容を参考にしておりますので、より詳しく内容を知りたい方は、ページ下の元記事リンクより参照ください。
仕事や暮らしのデジタルシフトが進み、企業・産業・社会のデジタルトランスフォーメーション(DX)の潮流が本格化する中、バーチャル空間(仮想空間)とフィジカル空間(現実空間)が融合した新たな社会「Society 5.0」の構想も実現の歩みを速めています。これに伴い、活躍の場を大きく広げているのがワークステーションです。本連載の締めくくりとして、そうしたワークステーションの新しい活躍の場を紹介します。
ディープラーニングを用いたAI(人工知能)による画像認識は、製造業における外観検査などで実用化が進んでいます。生産ラインを流れる製品や仕掛品をカメラが瞬時に判別し、不良品を見つけ出します。
ディープラーニングが優れているのは、特定の画像を他と区別するための特徴点をコンピューターに自動で抽出させることができることです。とはいえ、ディープラーニングの技術を使ったAI画像認識を活用するには、事前に多くの画像をコンピューターに読み込ませて学習させ、特定の画像を認識する(あるいは、他と区別する)アルゴリズムを作り上げる作業が必要です。
そのため、AIの開発、活用には相応のコンピューティングリソースとストレージリソースが必要とされることが多く、開発プラットフォームはクラウドの活用が一般的、というイメージが強くなっています。また、クラウドには必要な開発・学習環境が既に構築され、従量課金型で誰もが簡単にいつでも利用できることから、さまざまなAIの開発がクラウドサービスを使って行われているのも事実です。
ただ、AIの開発/活用において、クラウドだけでなく、手元にあるマシン(エッジ端末)を使うことで、より効率的に開発や現場への展開を進められる場合が多数あります。そうした場面でエッジ端末として活躍しているのがワークステーションです。
特に、エッジ端末が選択されるケースは3つにまとめられます。
それぞれ具体例を含めて、紹介していきます。
商品の外観検査などでは、製品の良品と不良品をリアルタイムに判定する必要があります。AIによる画像認識は医療や監視などの分野でも応用されていますが、即時的な判定が必要になるケースが多くあります。
AIによる画像認識エンジン(予測モデルによる認識処理エンジン)をクラウド上に配置した場合、多数の高精細カメラやハイスピードカメラなどの認識対象の画像をクラウドに転送するのに時間がかかり、リアルタイムでの判定が行えなかったり、最悪の場合、回線が切断して処理自体が行えなくなったりする可能性があります。そうした事態を回避するためにAI画像認識のエンジンをエッジ端末として配置されたワークステーションに展開する方法がよくとられます。これにより、リアルタイムでの判定を安定的に行えるようになります。
また、工場の検査工程、監視カメラ系や、公共施設、店舗、交通系システムなど、ネットワークへの常時接続が難しい環境でもエッジ端末としてワークステーションが採用されるケースが多くなってきています。
コンプライアンスやセキュリティ上の理由から、AIの学習に必要なデータをクラウドにアップロードできないケースもあります。例えば、個人情報に属するような医療画像データや製造業の外観検査で用いる良品/不良品データなども、生産工程における独自のノウハウや知見を含む機密情報となる場合があります。従って、これらのデータの学習や推論は必然的に全てエッジ側で行うことになります。
AIの学習で用いるデータは、IoTで収集した無数のセンサーデータや画像など、大容量あるいは膨大な件数になりがちです。こうしたデータをクラウドにアップロードするには時間を要するとともに、クラウドに接続している時間分だけ利用コストが発生します。また、WAN回線の帯域を逼迫(ひっぱく)させる要因となってしまいます。そこで必要となるのが、学習に用いるデータを取捨選択したり、あらかじめ抽出した特徴点のみを渡したりする作業です。こうしたデータ処理にも、手元のワークステーションが使われることが多くあります。
CNDO2021、Kubernetesがない世界とある世界の違いをインフラエンジニアが解説 | Think IT ...
CloudNative Days 2021 ONLINEでは、クラウドネイティブなシステムを想定するゴールとしてシステムに使われるソフトウェアを解説するセッションが主なコンテンツとなっている。今回は「クラウドネイティブではすでにデファクトスタンダードであるKubernetesを使わなくてもクラウドネイティブは実装できるのか?」を解説するセッションを紹介したい。タイトルは「Kubernetesがない世界線のCloudNativeジャーニー」で、プレゼンテーションを行ったのはあさぎ氏だ。
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米超党派のインフラ法案、3兆円規模の仮想通貨税収も目指す
連邦議会で審議中の超党派によるインフラ投資法案には、仮想通貨セクターから3兆円規模の税収入を調達する内容も含まれていることが明らかになった。
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米インフラ法案、審議入り=110兆円投資へ大差で決定―上院 (2021年7月29日) - エキサイトニュース
【ワシントン時事】米議会上院(定数100)は28日、計1兆ドル(約110兆円)を上回るインフラ投資の実現に向けた法案の審議入りを決めた。これに先立ち、超党派の上院議員らは法案の内容をめぐる協議で大筋合...
米上院、5500億ドル規模インフラ計画の審議開始へ-動議を可決
米上院は28日、超党派議員グループとホワイトハウスがこの日合意したばかりの5500億ドル(約60兆3400億円)規模のインフラ包括案の審議入り動議を可決した。バイデン政権の経済政策実現に向けた大きな一歩となった。
米インフラ法案、審議入り 110兆円投資へ大差で決定―上院:時事ドットコム
【ワシントン時事】米議会上院(定数100)は28日、計1兆ドル(約110兆円)を上回るインフラ投資の実現に向けた法案の審議入りを決めた。これに先立ち、超党派の上院議員らは法案の内容をめぐる協議で大筋合意。バイデン政権が公約に掲げる成長戦略は、上院を通過する公算が大きくなってきた。 バイデン大統領は声明を出し、法案は「米国を再構築するための青写真であり、歴史的な景気回復の達成を後押しする」と歓迎した。 法案の審議入りを求めた動議は、この日の採決で賛成67、反対32の大差で可決された。与党民主党上院…
米インフラ投資法案、上院超党派グループが大筋合意: 日本経済新聞
【ワシントン=大越匡洋】米議会上院の超党派グループは28日、累計1兆ドル(約110兆円)規模のインフラ投資法案の詰めの協議で大筋合意したと表明した。上院民主党のシューマー院内総務は審議入りの是非を問う動議への投票を近く実施する方針。インフラ投資はバイデン大統領の看板政策の一つ。バイデン政権は6月、超党派グループとインフラ投資法案の大枠で合意した。7月21日にいったん審議入りを問う動議を投票に
2020年5gインフラ市場、前年比4.4倍の2053億円超 ‐ Ranへの投資拡大 | Tech+
IDC Japanは28日、国内5Gネットワークインフラストラクチャの市場予測を発表した。これによると、2020年の同市場は5G基地局配備とモバイルバックホールの構築が牽引し、前年比約4.4倍の2053億7800万円に達したことが分かった。
米インフラ法案、審議入り=110兆円投資へ大差で決定―上院
米インフラ法案、審議入り=110兆円投資へ大差で決定―上院 2021/07/29 11:54 「大切な命」被災ペットなど80匹保護 熱海土石流で地元npo.
米上院、1兆ドル規模の超党派インフラ法案の審議入り動議可決 | ロイター
米議会上院は28日、超党派による約1兆ドル規模のインフラ投資法案の審議入りに向けた動議を賛成多数で可決した。手続き上の最初のハードルをクリアし、法案成立の可能性に向けて前進した。
米 インフラ投資法案 採決へ 130兆円規模|テレ東biz(テレビ東京ビジネスオンデマンド)
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米上院、インフラ法案に合意 超党派、近く採決見通し:北海道新聞 どうしん電子版
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Nhkスペシャル 選 東京リボーン「国立競技場 巨大インフラ」
NHKスペシャル 選 東京リボーン「国立競技場 巨大インフラ」. 1コメント. 0KB. 7月28日〜7月28日. 317勢い. 最小勢い: Infinity 最大勢い: -Infinity (?) 全部. 1-100. 最新50.
米超党派議員グループ、インフラ計画の詳細で合意 - 2021年07月29日00:56|為替ニュース|みんかぶ Fx/為替
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午前の東京外為市場でドル・円は1ドル=109円0銭台で推移。. 米上院は1兆ドル規模のインフラ投資法案の審議入りに向けた動議を賛成多数で可決し ...
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東京為替:1ドル109円70銭台、米上院、1兆ドルインフラ法案の審議入りへ 投稿日時: 2021/07/29 11 ...
最新投稿日時:2021/07/29 11:05 - 「東京為替:1ドル109円70銭台、米上院、1兆ドルインフラ法案の審議入りへ」(フィスコ)
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