LoRaWANとAIは、エッジにおいてどのようなIoT革命を起こすか
よりスマートなIoTシステムは、クラウドベースのコンピューティングにおいて欠陥を露呈しました。インテリジェンス機能と自動化の必然的な台頭は、性能と安全性の課題が重要なアプリケーションにおいて予期しない遅延につながっています。
現在、主に2つの課題がネット接続デバイスの急成長を脅かしています。1つは、エッジデバイスの長距離通信能力であり、もう1つは、自家発電式のIoTアプリケーションを実現するバッテリー寿命です。
生データの送信は、あらゆるデバイスで大量に電力を消費します。従来のセルラー方式の広域ネットワーク（WAN）は、大量の電力を消費し、バッテリー駆動型のIoTデバイスと親和性がありません。IoTアプリケーションのLoRaWAN（長距離、広域ネットワーク）は、IoTアプリケーションで好まれる通信プロトコルの1つであり、 人工知能（AI）を用いたエッジアプリケーションによりIoTアーキテクチャを変革させることができます。
エッジでLoRaWANおよびAIを使用する理由は？
スマートデバイスの普及とともに、中核ネットワークドメインとエンドデバイスの両方が混雑、セキュリティ、サービス遅延、データのプライバシー、相互運用性の欠如などの通信の課題に直面しています。
ネットワークドメインの場合、課題の多くは、クラウドコンピューティングに偏っていることで生じています。エネルギー消費、帯域幅、ストレージ、および遅延が大きいほど、データをクラウドへ送信するコストが高くなります。フォグまたはエッジコンピューティングは、コストを削減し、効率性を向上させることができます。
エンドデバイスにおける通信障害は、無線技術を使用してデータを通信する場合に表面化します。BluetoothおよびIoTにおける他の規格の利点は消費電力の低さですが、特にスマートシティサービスなどの場合、カバー範囲の制限が障害となる可能性があります。このような場合、低消費電力の広域ネットワーク（LPWAN）は、長距離のセルラー技術と短距離の動作技術の間に収まる有望な代替手法を提供します。
LPWANは、サブギガヘルツの無線帯域において、より広域の低電力通信を実現する物理層です。LPWANは、リンクおよびネットワーク層に有効な標準プロトコルであり、さまざまデータ転送速度を提供するため、スループットとの交換に、リンクの頑丈さ、カバー範囲、またはエネルギー消費を手に入れる可能性を提供します。LPWAN ネットワークは、組織および個人レベルで導入できます。
LPWANおよびエッジ型のフォグコンピューティング・アーキテクチャ
インテリジェンス機能と処理の観点から見ると、エッジコンピューティングとフォグコンピューティングは、同じように見えるかもしれません。しかし、2つの主な違いは、コンピューティングパワーとAIが存在する場所です。
フォグ環境の場合、インテリジェンス機能がローカルエリアネットワーク（LAN）に配置され、データをエンドポイントからゲートウェイへ送信するアーキテクチャになっています。逆に、エッジコンピューティングの場合、組み込み自動化コントローラなどのデバイスに処理能力とインテリジェンス機能が配置されます。
これらデバイスは、アルゴリズムを実行することができ、エッジインテリジェンス機能を実現します。AIとエッジコンピューティングの賜物です。
LPWANを用いたエッジコンピューティングの利点
データ転送の削減：エッジコンピューティングは、送信されるデータおよびクラウドストレージの量を削減します。もう1つの利点は、コンピューティングパワーをネットワークのエッジに配置することで、遅延およびコストを最小限に抑えると同時に帯域幅の需要を緩和することです。
遅延の削減：また、エッジコンピューティングは、テータ転送間の遅延を最小限に抑え、処理を実行し、処理中に得られたヒントに基づいてアクションを起こします。コスト削減とともに、分析とイベント処理は加速化します。SN比は小さくなります。エッジコンピューティングは、ユーザーの近接性により中核ネットワークおよびネット接続デバイスの帯域幅および電力消費を抑え、リアルタイムのサービスで低い遅延能力を実現します。これは、スマートシティアプリケーションにおいて必須です。車両間通信および他のアプリケーションは、主流のクラウドサービスよりも小さい10ミリ秒未満の遅延が必要です。
セキュリティオプションの改善：ほとんどのユーザーは、主な懸念としてデータセキュリティとプライバシーを挙げています。主な理由は、これらの要因がより大きなスマートシティアプリケーションに対してセキュリティの脅威をもたらすからです。セキュリティは、ユーザープライバシー、データセキュリティ、およびネットワーク接続の3つの層で向上させなければなりません。エッジコンピューティングは、複数の物理デバイスにおける認証情報のアップグレードやセキュリティチェックなど、IoTのセキュリティの課題を解決します。
アプリケーションの拡張：LPWANおよびエッジデバイスは、患者の転倒検知などヘルスケアの監視のために至る所で使用されています。リアルタイム処理のためにデータが選別される場合、エッジデバイスは、正確性と適合性を改善できます。従来のシステムでは、エッジシステムと逆に、生のデータシーケンスがクラウドで送信されるため警告遅延が増加します。エッジシステムは、負荷の大きいコンピューティング処理をセンサノードからエッジゲートウェイへ切り替えることにより、センサノードにおけるコンピューティング負荷を削減します。
アプリケーションにおけるエッジAIの活用方法
エッジデバイスのモデル構築およびトレーニング段階では、大量のリソースの消費が必要であり、複雑さが増しますが、カスタム化と複雑さの削減を実現する高品質のオプションが存在します。
アヴネットのSmartEdge Agileデバイスは、効率化して、このような複雑さを大きく減らします。SmartEdge Agileは、異なるセンサー端子を備えた専用エッジコンピューティングデバイスです。 Brainiumポータルは、モデルの構築とトレーニングに使用されます。デバイスは、フォグアーキテクチャを創造するためのLPWAN接続を備え、ゲートウェイを使用してBrainiumへ接続します。アヴネットのSmartEdge Industrial IoT Gatewayを使用することにより、Brainiumおよびクラウドと安全かつシームレスに接続できます。