ケーススタディ:エンドポイントトレーニングとMicroAI™ATOM | ONETech
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エンドポイントトレーニングとMicroAI™ATOM

エンドポイントトレーニングとMicroAI™ATOM

16 7月20

マイクロアトム

エンドポイントトレーニングとMicroAI™ATOM

業界の課題

IoTテクノロジーが発展し、AIベースの分析が普及するにつれて、企業はAIソリューションの利点と従来のAIアプローチが必要とするデータのコストとのバランスを取る必要があります。 AIの標準的なトレーニングプロセスには、通常はクラウドベースの強力なハードウェアが必要であるため、高いデータコストが発生します。

この問題の潜在的な回避策は、エッジベースのAIです。エッジでAIをトレーニングするには、トレーニングプロセスをホストする強力で高価なサーバーが必要です。このソリューションは、大量のデータをクラウドに送信するコストを排除しますが、追加のハードウェアコストがかかります。

ソリューション

エッジAIの高額なハードウェア要件とクラウドベースのAIのデータコストを回避するために、ONE Techは MicroAI(TM)ATOM。 MicroAI™ATOMは、エンドポイントベースのAIソリューションです。これは、AIがデータを収集するIoTデバイス上に完全に存在することを意味します。これらのデバイスは一般的に安価であり、一般的にエッジソリューションとクラウドベースソリューションの両方に必要です。

IoTデバイスのAI対応エンドポイントトレーニングにMicroAI™ATOMを利用するには、いくつかの基本的な手順が必要です。

  • エンドポイントデータ収集用にMicroAI™ATOMがサポートするIoTデバイスを選択します
  • AIモデルをトレーニングするためのデータの取り込み
  • AIモデルをアクティブ化する
  • 削減された出力データを、特定のワークフローで指定された受信者と場所に送信します

一般的なMicroAI™ATOMプロセスフローは、次のステップで構成されます。

マイクロアイ図

インパクト

ONE TechのMicroAI™ATOMにより、企業はクラウドへの大量のデータ転送や高価なハードウェアの追加コストなしにAIソリューションを採用できます。これらのコストを削減することで、費用対効果の高いAIソリューションを実装しようとする企業の参入障壁が減少します。さらに、エンドポイントデバイスは、MicroAI™ATOMが提供する結果に基づくフィードバックアプリケーションにとって理想的な場所です。エンドポイントデバイスは会社の資産を監視するため、デバイスは資産に信号を送り、MicroAI™ATOMから提供されたデータに基づいて動作を変更できます。最終的に、MicroAI™ATOMは分散型AIソリューションであり、小型で安価なデバイスでの使用が可能です。