IoT 시스템의 잠재력 활용: 딥 러닝과 AI의 역할

센서와 소프트웨어가 장착된 상호 연결된 장치의 네트워크인 사물 인터넷(IoT)은 우리가 주변 세계와 상호 작용하는 방식을 혁신하여 이전과는 전혀 다른 방식으로 데이터를 수집하고 분석할 수 있게 해줍니다.

기술이 발전하고 접근성이 높아짐에 따라 더 많은 사물에 연결성과 센서 기능이 탑재되어 IoT 생태계의 일부가 되었습니다. 활성 IoT 시스템의 수는 2027년까지 297억 개에 이를 것으로 예상되며, 이는 2015년에 기록된 36억 개의 장치에 비해 크게 증가한 수치입니다. 이러한 기하급수적인 성장에는 IoT 애플리케이션의 안전 및 컴퓨팅 문제를 완화하기 위한 솔루션에 대한 엄청난 수요가 필요합니다. 특히 산업용 IoT, 자동차, 스마트 홈은 특정 요구 사항이 있는 세 가지 주요 영역이지만 최적의 기능과 성능을 구현하기 위한 효율적인 IoT 시스템에 대한 공통된 요구 사항을 공유합니다.

IoT 시스템의 효율성을 높이고 잠재력을 발휘하는 것은 인공 지능(AI)을 통해 AIoT 아키텍처를 생성하여 달성할 수 있습니다. AI는 정교한 알고리즘과 기계 학습 기술을 활용하여 IoT 시스템이 지능적인 결정을 내리고, 방대한 양의 데이터를 처리하며, 귀중한 통찰력을 추출할 수 있도록 지원합니다. 예를 들어, 이러한 통합은 산업용 IoT의 운영 최적화를 주도하고, 고급 자율주행 차량을 촉진하며, 스마트 홈에서 지능형 에너지 관리 및 개인화된 경험을 제공합니다.

다양한 AI 알고리즘 중에서 인공신경망을 활용하는 딥러닝은 여러 가지 이유로 IoT 시스템에 매우 적합합니다. 주된 이유 중 하나는 원시 센서 데이터에서 자동으로 특징을 학습하고 추출하는 능력입니다. 이는 데이터가 구조화되지 않거나, 잡음이 많거나, 복잡한 관계를 가질 수 있는 IoT 애플리케이션에서 특히 유용합니다. 또한 딥 러닝을 통해 IoT 애플리케이션은 실시간 및 스트리밍 데이터를 효율적으로 처리할 수 있습니다. 이 기능을 사용하면 실시간 모니터링, 예측 유지 관리 또는 자율 제어 시스템과 같이 시간에 민감한 애플리케이션에 중요한 지속적인 분석 및 의사 결정이 가능합니다.

IoT 시스템을 위한 딥 러닝의 수많은 장점에도 불구하고 구현에는 잠재력을 최대한 활용하기 위해 해결해야 하는 효율성 및 안전성과 같은 본질적인 과제가 있습니다. 그만큼V에리이자형효율적인디에프엘수입IoT(VEDLIoT) 프로젝트는 이러한 과제를 해결하는 것을 목표로 합니다.

다양한 VEDLIoT 구성 요소에 대한 높은 수준의 개요가 그림 1에 나와 있습니다. IoT는 VEDLIoT 프로젝트에 의해 딥 러닝과 통합되어 애플리케이션을 가속화하고 IoT의 에너지 효율성을 최적화합니다. VEDLIoT는 몇 가지 주요 구성 요소를 활용하여 이러한 목표를 달성합니다.

VEDLIoT는 스마트 홈의 수요 중심 상호 작용 방법(그림 2 참조), 모터 상태 분류 및 아크 감지와 같은 산업용 IoT 애플리케이션, 자동차 부문의 보행자 자동 비상 제동(PAEB) 시스템과 같은 일부 사용 사례에 중점을 두고 있습니다. 그림 3 참조). VEDLIoT는 그림 1과 같이 요구사항 엔지니어링 및 검증 기술을 사용하여 상향식 접근 방식을 통해 이러한 사용 사례를 체계적으로 최적화합니다. 이 프로젝트는 다양한 도메인의 전문가 수준 지식을 결합하여 테스트, 벤치마킹, 및 배포 프레임워크를 통해 궁극적으로 IoT 시스템 내 딥 러닝 알고리즘의 최적화 및 효율성을 보장합니다. 다음 섹션에서는 VEDLIoT 프로젝트의 각 구성 요소를 간략하게 소개합니다.

밀리와트 범위의 전력 예산을 갖춘 소형 임베디드 시스템부터 고전력 클라우드 플랫폼에 이르기까지 광범위한 애플리케이션에 다양한 가속기를 사용할 수 있습니다. 이러한 가속기는 그림 4와 같이 최대 성능 값을 기준으로 세 가지 주요 그룹으로 분류됩니다.

첫 번째 그룹은 특정 딥 러닝 기능을 위한 소형 가속기와 결합된 에너지 효율적인 마이크로컨트롤러 스타일 코어로 구성된 초저전력 범주(3W 미만)입니다. 이 가속기는 IoT 애플리케이션용으로 설계되었으며 쉽게 통합할 수 있는 간단한 인터페이스를 제공합니다. 이 범주의 일부 가속기는 카메라 또는 오디오 인터페이스를 제공하여 효율적인 비전 또는 사운드 처리 작업을 가능하게 합니다. 일반 USB 인터페이스를 제공하여 호스트 프로세서에 연결된 가속기 장치로 작동할 수 있습니다. 이러한 초저전력 가속기는 에너지 효율성과 소형화가 주요 고려 사항인 IoT 애플리케이션에 이상적이며 과도한 전력 없이 딥 러닝 작업에 최적화된 성능을 제공합니다.

35 W) of accelerators is designed for demanding inference and training scenarios in edge and cloud servers. These accelerators offer exceptional processing power, making them suitable for computationally-intensive tasks. They are commonly deployed as PCIe extension cards and provide high-speed interfaces for efficient data transfer. The devices in this category have high thermal design powers (TDPs), indicating their ability to handle significant workloads. These accelerators include dedicated ASICs, known for their specialised performance in Deep Learning tasks. They deliver accelerated processing capabilities, enabling faster inference and training times. Some consumer-class GPUs may also be included in benchmarking comparisons to provide a broader perspective./p>