エッジラーニングとディープラーニング：工場に最適なAI方針の選択

要点

マシンビジョンにおけるエッジラーニングとディープラーニングには、明確な利点と使用例があります。最適なアプローチは、特定の自動化ニーズに一致するものです。

エッジラーニング：迅速に導入でき、トレーニングに必要な画像はわずか5～10枚。重い計算を必要とせず、迅速で適応性の高い自動化に最適。
ディープラーニング： 大規模なデータセットで複雑なタスクを処理し、高度なニューラルネットワークを用いて変動の大きいアプリケーションに対応する。
比較： エッジラーニングはシンプルさとスピードを優先し、一方、ディープラーニングはロバストな計算能力で複雑な課題に取り組むことに重点を置いています。

エッジラーニングとディープラーニングはどちらもAIベースのテクノロジで、製造業や物流業務におけるさまざまなアプリケーションの自動化に利用できます。しかし、これら2つのテクノロジには重要な違いがあり、それぞれが独自の特徴を持っています。

ディープラーニング – 複雑なアプリケーションを想定した設計

ディープラーニングは、人間の脳内のニューロンが結合を強めたり弱めたりして画像を理解する様子をシミュレートします。ディープラーニングの展開では、ニューラルネットワークは、類似した対象物の大規模な画像セットから構築されます。新しい画像を認識するたびにこれらの層内や層間の結合を修正することで、ディープラーニングは異常の特定や欠陥の検出を学習します。

大規模で詳細な画像セットを処理できるディープラーニングは、複雑なアプリケーションや高度にカスタマイズされたアプリケーションに理想的です。このようなアプリケーションでは多大なばらつきが生じるため、高度な計算能力と堅牢なトレーニング機能が求められます。このようなばらつきを考慮し、考えうるあらゆる結果に対応できるよう、数百枚から数千枚もの画像をトレーニングに使用しなくてはなりません。ディープラーニングでは、堅牢な画像セットを迅速かつ効率的に分析し、高度なタスクを自動化するための効果的なソリューションを提供できます。

エッジラーニング – 使いやすさを追求した設計

ファクトリオートメーションの問題に対してAIのパワーを応用するには、アプリケーション要件に関する知識をニューラルネットワークの接��に最初から組み込んでおきます。このように事前にトレーニングを行うことで、特に従来のマシンビジョンツールによってサポートされる場合に、計算負荷の多くを取り除くことができます。最終結果はエッジラーニングです。

エッジラーニングは、わずか5～10枚の画像を使用して数分でトレーニングできます。数百枚、数千枚もの画像を使い、数時間から数日間かけてトレーニングする必要があるディープラーニングベースのソリューションと比べると、その差は歴然です。エッジラーニングの導入を効率的に行うことで、メーカーは迅速に増産できるとともに、機敏さを維持しつつ変化にも対応しやすくなります。