チェーンソーにAI？ Stream Analyze がエッジ AI プラットフォームを米国に導入

米国市場への参入を示唆する重要な動きとして、 ストリーム分析エッジAIソリューションのリーダーである同社は、チェーンソーにAIを搭載するなど、自社の革新的な技術を州内に導入するため、マイクロチップおよび他の米国企業との提携を発表した。

2015 年にスウェーデンのウプサラで設立され、数十年にわたる学術研究に支えられた Stream Analyze は、単に地理的な境界を越えているだけではありません。通常、最小限のソフトウェアまたはまったくソフトウェアを使用せずに使用されるハードウェアと機器の機能を再定義しようとしています。はい、それにはチェーンソーも含まれます。だけでなく、芝刈り機、採掘リグ、フォークリフト、その他の一般的なツールや装置も含まれます。

「私たちがここで達成しようとしているのは、私たちがエッジ分析、またはエッジ AI と呼んでいるものを顧客が確実に実行できるようにすることです」と、Stream Analyze の最高運営責任者であるダニエル・スパール氏は述べています。彼の LinkedIn プロフィールには、彼の使命が「愚か者を作る」ときちんと要約されています。物事はスマートです」と、今週初めに行われた VentureBeat とのビデオインタビューで述べました。

AI チェーンソーを必要とする人は誰ですか?

これを行うことでどのようなメリットがあるのでしょうか? 結局のところ、本当に望んでいるのは誰か、あるいは ニーズ AI搭載チェーンソー？

Stream Analyze によると、その利点は実際には非常にわかりやすく、重要です。森林伐採に派遣された伐採業者の艦隊を想像してみてください。

マネージャーや上司にとって、どのチェーンソーのガスが不足しているか、その動作状況、磨耗はないか、1 つまたは複数のチェーンソーが故障する可能性があるかどうかを知ることができれば良いと思いませんか? そうすることで、いつでも切り替えられるように手配できるため、ダウンタイムが短縮されます。

これは、競合他社が提供するインフラストラクチャ センサーを含む、エッジ AI デバイス全般にとって大きな売り込みとなります。 エロック、私が数年前にその会社に勤めていたとき、ゼロックスから独立した会社です: 起こりそうな問題の検出 前に これにより、効率が向上し、時間とコストが節約され、業務の円滑な実行が維持されます。

もう一つの潜在的なライバルは、 Sima.AIは、エッジ AI および機械学習 (ML) 展開用のノーコード プラットフォームを提供しますが、軍用ドローンや偵察用ドローンなど、さらに高度な計算能力を必要とするデバイスを対象としています。 （あの会社はただ 7000万ドルを集めた、エッジ AI 空間全体が投資家や VC にとって潜在的な関心の 1 つであることを示しています。)

Stream のエンドツーエンドのエッジ AI/ML プラットフォームの利点

しかし、Stream Analyze は、自社の技術が「機械学習運用のためのエンドツーエンドのプラットフォーム」であるため、他社よりも優れていると信じています。[erations]Spahr 氏によると、これは、コスト、計算量、エネルギー要件を増加させる不必要なデータをキャプチャすることなく、記録して現場からクラウド サーバーにアップロードする正しいデータを識別するものです。

「データをオフロードして保存し、一元的に処理を使用するためのコストが高額になっています」とスパー氏は VentureBeat に説明しました。 「つまり、ハイブリッド ソリューションを実現するために、ローカルで物事を進めたいのですね。」

また、多くのエッジ AI アプリケーションでは、ワイヤレス接続自体がオプションではない可能性があるという事実もあります。鉱山の底や海上など、モバイル サービスのカバレッジが不十分なエリアを考えてみてください。

Stream Analyze の共同創設者兼 CEO である Jan Nilsson 氏は、同じビデオインタビューで VentureBeat に対し、「つながりがある場合もあれば、ない場合もあります」と語った。 「そしてその間、その製品はまだ使用され続けています。 したがって、磨耗は継続します。 したがって、マシン上、デバイス上で直接、ある種の分析を行う必要があります。 私たちは通信インフラから完全に独立しています。」

Stream Analyze が提供する製品スイートには、SA Engine、SA Studio、SA Staging、SA Federated Services が含まれており、これらが連携してエッジで AI モデルを展開するための包括的なプラットフォームを提供します。

「私たちは特定のテンプレートとモデルをすぐに使える状態で顧客に提供していますが、通常は顧客が SA Studio を使用して独自のモデルを構築します」と Nilsson 氏は述べています。

AI は通常、当該の業界または企業向けに仕様化された特定のハードウェア (多くの場合、マイクロコントローラー) に導入されます。Stream Analyze は、リファレンス設計を参照し、半導体業界のパートナーと協力して、そのハードウェアを設計します。

このシステムはリアルタイムのデータ処理を可能にし、使いやすいように設計されているため、データ サイエンティストだけでなくアナリストやエンジニアも AI ソリューションを効果的に管理および導入できます。

Spahr 氏によると、他の競合テクノロジーは「組み込みプログラマーやファームウェアのアップデート、あるいはそれに類するものが必要な場合が多く、リスクが高いか遅いか、あるいはその両方です。」

迅速な導入と微調整

さらに、Stream Analyze は、そのテクノロジーにより、デバイス上で直接 AI モデルを迅速に開発、調整、メンテナンスできると主張しています。

「新しいモデルを瞬時にデバイスにプッシュするのは非常に簡単です。これは、市場投入までの時間が他のテクノロジーと比べて大幅に短縮されることを意味します」と、Spahr 氏は述べています。

必要なメモリの占有面積はわずか 17kB で、AWS Greengrass や TensorFlow Lite などの競合他社よりも大幅に小さく高速です。Stream Analyze のソリューションは、幅広いアプリケーションに独自に適しています。

そして、Stream Analyze は、顧客が最終結果を知ることなく、そのテクノロジーを用途に合わせてカスタマイズできるようになり、プライバシーと機密性が確保されることに満足しています。

「どの顧客も同じではありません」とニルソン氏は言います。 「彼らは異なるユースケースを持っており、優先順位も異なるため、異なるモデルを使用しています。 ここには「すべてに適合するフリーサイズ」はありません。 そして多くの場合、それらがどのようなユースケースに対応しているのかすら分かりません。 彼らはプラットフォームを実装してデプロイしますが、その後モデルを私たちと共有しないため、彼らがどのような分析を実行しているのか実際にはわかりません。」

Stream Analyze が米国市場に参入することで、ビジネスが拡大するだけでなく、企業がデータと AI を使用して、以前は不可能だった情報に基づいたリアルタイムの意思決定を行う方法が大幅に進歩することが期待されています。