エッジAI

クラウドに送らず、機器そのものやその近くでAIの推論を行う方式。通信の遅延がなく、データを外に出さないためプライバシーも守りやすい。処理能力と消費電力の制約が設計上の課題となる。

エッジデバイス上でAI（機械学習モデル）の推論処理を行う技術。クラウドに依存せずリアルタイムの判断が可能で、プライバシー保護やネットワーク帯域の削減にも寄与する。NPU（ニューラルプロセッシングユニット）搭載のSoCが増えている。

エッジデバイス上でAI（機械学習モデル）の推論処理を行う技術。クラウドに依存せずリアルタイムの判断が可能で、プライバシー保護やネットワーク帯域の削減にも寄与する。NPU（ニューラルプロセッシングユニット）搭載のSoCが増えている。

AIの推論処理を、クラウドではなくカメラ、スマートフォン、産業機器などの端末側やその近くで実行する方式。応答が速く、通信が途切れても動作でき、映像などの生データを外部に送らずに済む。端末の計算資源が限られるため、モデルの軽量化やNPUなどの専用チップが用いられる。

CPU、メモリ、入出力回路を1つのチップまたは小型基板にまとめたコンピュータ。マイコンとも呼ばれ、家電、自動車、産業機器に組み込まれて特定の制御を担う。低消費電力と低コストが求められる。

家電や産業機器に内蔵される機器を制御するための、資源が限られた環境向けのOS。少ないメモリで動作し、必要な機能だけを取捨選択して構成できる。応答時間の保証が必要な用途ではリアルタイムOSを用いる。

処理の締切時間内に必ず応答することを保証するよう設計されたOS。優先度に基づくタスク切替えと割込み応答時間の上限保証を備え、自動車の制御や産業機器など時間制約の厳しい組込みシステムで使われる。

外部の事象に対して定められた時間内に応答し、対象を制御する方式。締切を過ぎると致命的となるハードリアルタイムと、多少の遅れが許容されるソフトリアルタイムに分けて要求水準を検討する。

あらかじめ定めた順序や条件に従って、制御の各段階を順に進めていく方式。洗濯機の運転工程や生産ラインの動作が典型で、結果を測って修正するフィードバック制御と対比される。

温度、光、圧力、加速度、磁気などの物理量を検出して電気信号に変換する素子。組込みシステムやIoTでは外界の状態を取り込む入口となり、A/Dコンバータを介してディジタル処理に渡される。