엣지 AI는 AI와 엣지 컴퓨팅을 결합하여 소스 근처의 데이터를 처리하는 인공지능의 혁신적인 개념입니다. 이 신속하고 분산된 접근 방식은 의료 및 제조와 같은 산업에 필수적인 초고속 인사이트를 제공합니다. 기술이 발전함에 따라 엣지 AI의 잠재력을 이해하는 것은 매우 중요하며, 지능형 솔루션이 디바이스에 직접 내장되어 기술로 달성할 수 있는 가능성을 확장하는 새로운 시대를 맞이하고 있습니다.

엣지 AI란 무엇인가요?

엣지 AI(엣지에서의 인공 지능)의 핵심은 중앙 집중식 클라우드 서버에만 의존하지 않고 로컬 디바이스에 AI 알고리즘을 배포하는 것을 말합니다. 스마트폰, IoT 디바이스, 센서, 자율주행차 등 엣지 디바이스에서 데이터를 처리함으로써 중앙 클라우드로 데이터를 전송하여 처리할 때 흔히 발생하는 지연 시간을 줄이면서 실시간 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 이러한 분산 모델은 자율 주행, 스마트 시티 또는 중요한 의료 모니터링과 같이 즉각적인 대응이 중요한 애플리케이션에 필수적입니다.

엣지 AI의 배경

엣지 AI는 엣지 컴퓨팅과 인공 지능이라는 두 가지 주요 기술 분야를 종합한 것입니다. 엣지 컴퓨팅은 정의에 따라 멀리 떨어진 서버가 아닌 생성 지점에 가까운 곳에서 데이터를 처리하는 것을 포함합니다. 이러한 변화를 통해 지연 시간을 줄이고 보안을 강화하며 대역폭 사용을 최적화할 수 있습니다. AI, 특히 딥러닝 모델은 일반적으로 높은 처리 능력과 데이터 스토리지를 필요로 하기 때문에 이전에는 클라우드 데이터 센터의 영역이었습니다. 하지만 하드웨어와 알고리즘의 발전으로 이제 인공지능 처리 능력을 엣지 디바이스에 직접 내장할 수 있게 되었습니다.

자율 주행 차량이 주행 중 신속한 의사 결정을 내리기 위해 이 데이터에 어떻게 의존하는지 생각해 보세요. 센서가 실시간으로 방대한 데이터 스트림을 캡처하고 이러한 입력을 온보드에서 처리하여 차량이 변화하는 조건에 거의 즉각적으로 반응할 수 있도록 합니다.

엣지 AI의 기원과 역사

엣지 컴퓨팅은 통신 지연 시간을 줄이기 위한 전략으로 시작되어 인공지능의 발전과 함께 발전해 왔습니다. 2010년대에는 프로세서와 인공 지능 알고리즘이 개선되면서 엣지 디바이스에서 인공 지능 연산을 수행할 수 있는 길이 열렸습니다. 오늘날 엣지 AI의 영향력은 다양한 산업에 걸쳐 있으며, 각 산업은 방대한 양의 데이터를 디바이스에서 처리하는 이 기술의 기능을 활용하여 지능형 시스템의 운영 방식을 변화시키고 있습니다.

엣지 AI의 유형

이러한 다양한 유형을 통해 조직은 개인 디바이스에서 대규모 산업 환경에 이르기까지 다양한 환경에 기술을 배포할 수 있으며, 엣지에서 인공지능을 사용하는 방식에 유연성을 제공할 수 있습니다.

엣지 AI는 어떻게 작동하나요?

AI 모델을 로컬 디바이스에 직접 통합합니다. 클라우드에 의존하는 시스템과 달리 엣지 디바이스에 내장된 마이크로프로세서와 특수 인공 지능 칩을 사용합니다. 이러한 프로세서는 자동차의 센서 데이터나 카메라의 비디오 피드와 같이 디바이스에서 생성된 실시간 데이터를 처리합니다. 모델은 배포 전에 중앙 집중식 위치에서 방대한 데이터 세트에 대해 사전 학습되거나 연합 학습을 사용하여 점진적으로 학습되므로 데이터가 디바이스를 떠나지 않고도 온디바이스로 개선할 수 있습니다.

스마트 시티 인프라의 IoT 카메라를 예로 들면, 비디오 데이터를 중앙 서버로 전송하여 처리하는 대신 카메라가 실시간으로 비디오를 분석하여 이상 징후나 의심스러운 활동을 즉시 감지할 수 있습니다. 이 설정은 네트워크 의존성을 최소화하고 응답 시간을 단축합니다.

장단점

특히 빠른 데이터 처리가 필요한 애플리케이션에서 엣지 AI의 장점은 매우 강력합니다. 하지만 다양한 시나리오에서 엣지 AI의 효율성을 보장하려면 디바이스 제한 및 보안 위험과 같은 문제를 주의 깊게 관리해야 합니다.

엣지 AI를 활용하는 기업

몇몇 미래 지향적인 기업들은 이 기술을 개척하여 디바이스에 직접 인텔리전스를 내장하여 보다 반응성이 뛰어나고 안전하며 효율적인 시스템을 만들고 있습니다.

NVIDIA

인공 지능 하드웨어 및 소프트웨어의 선두주자인 NVIDIA는 로봇 공학, 자율 주행 차량 및 스마트 시티의 디바이스를 구동하는 Jetson 플랫폼과 같은 엣지 컴퓨팅을 위해 설계된 특수 인공 지능 칩을 개발했습니다.

IBM

IBM의 엣지 컴퓨팅 솔루션은 인공 지능을 활용하여 소스에 더 가까운 데이터 처리를 지원하므로 소매, 제조, 통신과 같은 분야에서 실시간 인사이트를 얻을 수 있습니다.

Google

구글의 엣지 TPU(텐서 프로세싱 유닛)는 엣지 기기에서 가볍고 빠른 인공지능 모델을 실행하도록 설계된 특수 칩으로, 농업부터 헬스케어까지 다양한 산업 분야의 솔루션을 구현할 수 있습니다.

Microsoft

Azure IoT Edge를 통해 Microsoft는 금융 및 에너지와 같은 산업의 엔터프라이즈급 에지 애플리케이션에 중점을 두고 IoT 디바이스에 인공 지능 워크로드를 배포하기 위한 도구를 제공합니다.

아마존 웹 서비스(AWS)

AWS의 Greengrass 소프트웨어를 통해 기업은 엣지에서 인공 지능 및 IoT 애플리케이션을 실행하여 클라우드 연결 환경의 유연성을 향상하고 운송 및 물류와 같은 산업을 지원할 수 있습니다.

엣지 AI의 애플리케이션 또는 용도

다양한 산업 분야에서 중요한 애플리케이션을 발견했으며, 각 애플리케이션은 고유한 기능을 활용하여 운영을 최적화하고 서비스 제공을 개선하고 있습니다.

자율 주행 차량

자율주행에서는 실시간으로 데이터를 처리하여 차량이 센서 입력을 기반으로 빠르고 정확한 결정을 내릴 수 있도록 하는 것이 필수적입니다. 이 기능이 없으면 차량은 클라우드 처리에 의존하게 되어 지연이 발생하고 안전성이 저하될 수 있습니다.

헬스케어

웨어러블 모니터와 스마트 진단 도구와 같은 기기를 사용하면 인터넷에 계속 연결하지 않고도 즉각적인 건강 정보를 얻을 수 있습니다. 예를 들어 웨어러블 심전도 모니터는 장치 내에서 심장 리듬을 분석하여 환자와 의사에게 이상 징후를 알려줄 수 있습니다.

스마트 시티

스마트 시티는 이를 감시 시스템, 교통 관리, 환경 모니터링에 사용합니다. 엣지 기능을 갖춘 카메라는 실시간으로 사건을 감지하여 중앙 집중식 워크로드를 완화하고 공공 안전을 강화합니다.

제조

제조업에서는 예측 유지보수 및 품질 관리를 최적화합니다. 엣지 기능이 있는 기계는 마모나 오작동을 감지하여 문제가 확대되기 전에 작업자에게 경고할 수 있습니다.

리테일

소매업에서는 개인화된 고객 경험과 운영 효율을 실현할 수 있습니다. 예를 들어 스마트 결제 시스템은 이를 통해 상품을 인식하고 재고를 관리하여 고객 서비스와 재고 관리를 모두 개선합니다.

리소스

다음 리소스는 귀중한 인사이트와 실제 적용 사례를 제공합니다:

• IBM 엣지 컴퓨팅 블로그. IBM의 인사이트 살펴보기.
• NVIDIA 엣지 AI 블로그. NVIDIA의 개발 현황을 읽어보세요.
• Run AI 에지 컴퓨팅 가이드. Run AI의 리소스를 살펴보세요.
• 휴렛팩커드 엔터프라이즈. HPE에서 살펴보기.
• 레드햇 엣지 AI 주제. Red Hat에서 자세히 알아보기.