에지 AI(Edge AI)

에지 AI란?

에지 AI(Edge AI)는 AI를 장치 자체에 내장하여, 그 장치에서 AI 연산을 즉시 수행하는 것을 말한다. 온 디바이스 AI라고도 불린다.

에지 컴퓨팅의 일종으로, 인공 지능(AI) 애플리케이션을 네트워크의 가장자리(에지)에 위치한 장치에 직접 배포하는 방식이다. 이 접근 방식에서는 각 장치가 데이터를 수집한 다음, 이를 중앙 서버나 클라우드와 같은 중앙화된 장소로 보내지 않고 로컬에서 직접 처리한다.

고차원적으로 설명하자면, 에지 AI는 원격 장치가 지연 시간을 최소화하면서 실시간으로 로컬 데이터를 추론할 수 있도록 한다.

사물 인터넷(IoT)과 스마트 디바이스의 도입이 2023년 151억 개에서 2031년 346억 개로 증가할 것으로 예상되는 가운데, 에지 AI는 네트워크의 에지에서 데이터를 효율적으로 수집하고 처리하는 인기 있는 프레임워크로 부상하고 있다.

에지 AI 접근 방식에서는 AI 모델을 장치에 직접 배포할 수 있으며, 이 장치들은 로컬에서 데이터를 수집하고 처리할 수 있다. 따라서 인터넷이나 중앙 집중식 AI 모델에 연결할 필요 없이 추론과 인사이트를 도출할 수 있다.

또한 분산된 처리 방식은 디바이스가 데이터를 클라우드로 전송하여 처리하고 응답을 기다려야 할 때보다 지연 시간이 적기 때문에, 실시간으로 인사이트를 생성할 수 있다는 장점이 있다.

에지 AI의 효율성은 조직이 IoT 및 스마트 디바이스에서 수집한 데이터를 처리하는 데 유리한 환경을 조성하고자 할 때 적합하다.

또한 AI 추론을 네트워크의 에지로 이동시키면, 개인 식별 정보(PII)와 같이 법적으로 보호되는 데이터 범주가 클라우드 서비스 제공업체나 기타 제3자의 서버에 노출되지 않도록 할 수 있으며, 이는 현지 및 국제 데이터 보호 규정을 준수하는 데 도움이 된다.

에지 AI의 주요 이점을 실현하려면 클라우드 컴퓨팅을 활용하는 것이 필수적이다. 이 두 가지는 서로 다른 개념이지만, AI 모델을 학습시킬 때 서로 도움이 될 수 있다.

예를 들어, 조직은 클라우드에서 중앙 집중식 모델을 학습하고 이를 디바이스로 전송할 수 있다. 이 모델은 네트워크의 가장자리에서 수집된 데이터로 주기적으로 재훈련될 수 있으며, 업데이트된 모델은 하위 장치로 다시 전송될 수 있다.

마찬가지로, 에지 처리가 적합하지 않은 시나리오에서는 클라우드가 데이터를 처리할 수 있다. 조직에서 대량의 정보를 처리하거나 계산 요구 사항이 높은 추론 작업을 완료해야 하는 경우 클라우드가 제공하는 확장성이 이상적인 선택이 될 수 있다.

반면에 실시간 처리와 최종 사용자에게 디바이스를 통해 즉각적으로 제공되는 인사이트가 필요한 조직이라면, 지연 시간을 최소화하기 위해 에지 AI가 더 나은 선택이 될 것이다.

AI 처리를 네트워크의 에지로 옮기면 기업에는 다음과 같은 몇 가지 주요 이점이 있다:

실시간 인사이트 개발: 로컬에서 데이터를 수집하고 처리하면 AI 모델이 사용자 디바이스에 실시간 인사이트를 제공할 수 있다.
보다 효율적인 처리: 로컬에서 데이터를 처리, 분석, 저장하면 효율성이 향상되므로 중앙 클라우드 서버로 데이터를 보내지 않고도 더 많은 데이터를 더 짧은 시간에 처리할 수 있다.
전력 소비 감소: 추론 작업에 더 적은 컴퓨팅 리소스가 필요하며, 전체 전력 소비가 적다.
비용 절감: 효율성이 높아지면 전력 지출이 줄어들 뿐만 아니라 네트워크 대역폭도 덜 필요하게 된다.
개인정보 보호 강화: 데이터를 로컬에서 처리하면 클라우드 서비스 제공업체와 같은 제3자에 대한 노출이 줄어들고 데이터 유출 가능성도 낮아진다.
높은 가용성 및 안정성: 장치가 데이터를 처리하고 인사이트를 수집할 때 인터넷에 연결될 필요가 없으므로 다운타임이 발생할 가능성이 적다.

에지 AI는 다양한 시나리오에서 사용할 수 있다. 에지 AI의 가장 일반적인 사용 사례는 다음과 같다:

가상 비서: 에지 AI는 Siri와 Google Assistant와 같은 가상 비서가 사용자의 질문에 답하고 명령을 실행하도록 지원할 수 있다.
의료 분야의 스마트 디바이스 및 웨어러블: 의료 기관은 바이오센서를 사용하여 심박수, 혈압, 수면 패턴에 대한 데이터를 수집하여 향후 치료에 도움이 되는 웨어러블 스마트 디바이스를 환자에게 제공할 수 있다.
제조업의 예방 유지보수용 IoT 디바이스: 제조 기업은 공장과 물류창고의 기계 및 장비에 센서를 설치하여 잠재적인 고장을 예측하고 경고를 생성하여 엔지니어가 다운타임 전에 문제를 해결할 수 있도록 할 수 있다.
자율 주행 로봇: 조직은 자율 주행 차량, 드론, 자동 운반 차량(AGV)에 센서를 설치하여 차량이 어디로 가고 있는지, 어디에 있는지 실시간으로 파악하고 자율 주행 차량을 안내할 수 있는 데이터 신호를 제공할 수 있다.