「冒険の試み」から「効率化革命」へ
KEYETECH、AIコンピューティングパワーで産業生産性を再構築
コンピューティングパワー、別名計算能力は、情報化時代のコアな原動力です。コンピューティングパワーの大きさは、データ処理の速度と効率に直接影響します。そして、コンピューティングパワーは、産業に根ざしてこそ真の生産性となります。
コンピューティングパワーを生産性に転換する鍵は、産業ニーズとの深い統合にあります。例えば、従来の製造業は生産効率が低く、エネルギー消費が高いという問題があり、これがエッジコンピューティングパワーとインテリジェントコンピューティングパワーの需要を生み出しました。生産ラインにエッジコンピューティングノードを配置し、センサーが収集した大量のデータをリアルタイムで処理し、AIコンピューティングパワーを使用して生産プロセスを最適化することで、インテリジェントマニュファクチャリングが実現します。コンピューティングパワー技術のアップグレードと反復の原動力は、これらの実際の産業上の課題から生まれます。
「クラウド集中型」から「エンドツーエンドのクラウド分散型」への進化
産業の課題であるAI画像検査の深い発展に基づき、単純な「モデルトレーニングツール」から「フルプロセスR&Dツール」へとアップグレードしました。これは、データ収集、アノテーションクリーニング、モデルトレーニング、デプロイ推論、モニタリング、運用というライフサイクル全体をカバーしています。しかし、従来のプラットフォームはクラウド中心のアーキテクチャに大きく依存しており、実用化において2つの主要な矛盾が徐々に露呈しています。
爆発的なデータ増加とクラウド伝送のボトルネック：産業シナリオでは、不良データの数が増加します。すべてをクラウドにアップロードすると、産業帯域幅の70％以上を占有し、ネットワークの混雑につながります。
リアルタイムの意思決定要件とクラウドレイテンシの欠点：産業品質検査には、ミリ秒レベルの応答（高速生産ラインでの欠陥検出など）が必要ですが、クラウド処理（ネットワーク伝送を含む）の平均レイテンシは通常100msを超え、リアルタイムの要件を満たすことができません。
これらの矛盾の核心は、本質的に「集中型コンピューティングアーキテクチャ」と「分散型ビジネス要件」のミスマッチです。エッジコンピューティングの出現は、コンピューティングパワーをクラウドから物理世界の「エッジ」に拡張し、上記の矛盾を解決するための新しいパラダイムを提供しています。
KEYETECH、AIの「コンピューティングパワー境界」を再定義
KEYETECH-AIエッジコンピューティングは単なる「分散コンピューティング」ではなく、データ処理、ストレージ、AI推論機能をデータソースに近い物理デバイスまたは「エッジノード」に沈め、「エンドエッジクラウド」協調アーキテクチャを形成します。そのコアバリューは、4つの側面に反映されています。
KEYETECHのAIエッジコンピューティングユニットは、1秒あたり400〜500の画像データを処理でき、単一のコンピューティングパワーは32TOPSです。
ローカルデータ処理は長距離ネットワーク伝送を回避し、エンドツーエンドのレイテンシをクラウドの100ms+から10ms以内に短縮できます（エッジノードとデバイス間の距離によって異なります）。
生データからフィルタリング、クリーニング、特徴抽出を行った後、エッジノードは主要な情報のみをアップロードできるため、データ伝送を90％以上削減できます。
エッジ側は、ネットワークの不安定性の問題に直面することがよくあります。KEYETECH-AIエッジコンピューティングユニットは、ある程度の自律性を持ち、オフラインAI推論をサポートし、ネットワークが切断されても重要なタスクを実行できるようにします。
データ、モデル、コンピューティングパワーの「三位一体の相乗効果」
KEYETECH-AIが独自に開発したKEYETECH-AIエッジコンピューティングユニットは、エンドエッジクラウド協調アーキテクチャを形成しており、単なる分業ではなく、3つの次元の深い統合です。
エッジはデータ収集、前処理、特徴抽出を担当し、クラウドはデータストレージ、アノテーション、ビッグデータ分析を担当し、「エッジフィルタリングクラウド降水」のクローズドループデータフローを形成します。
クラウドベースの汎用大規模モデルのトレーニング、エッジへの軽量モデルのデプロイ、モデル圧縮、パラメータ更新、フェデレーテッドラーニングなどの技術を通じて「クラウド最適化エッジ推論」モデルライフサイクル管理を実装します。
タスクのリアルタイム性、複雑さ、リソース要件（リアルタイムタスクのエッジ優先、非リアルタイムタスクのクラウド処理など）に基づいて、エッジとクラウドのコンピューティングパワーを動的に割り当て、グローバルなコンピューティングパワーリソースの最適な構成を実現します。
従来の集中型コンピューティングと比較して、エッジコンピューティングの主な利点は、「低レイテンシ（ミリ秒単位の応答）」、「帯域幅の最適化（無効なデータのアップロードを70％以上削減）」、「ローカリゼーション意思決定（切断時でも独立して実行可能）」であり、これは、リアルタイム性と信頼性に関する予測メンテナンスのコアな要求に合致しています。
KEYETECHの独自開発コンピューティングパワーの道は、技術的なブレークスルーであるだけでなく、産業生産性の本質を再構築するものでもあります。つまり、専門的なコンピューティングパワーを使用して普遍的なジレンマを解決し、安定性で信頼性の基準を定義し、低消費電力でグリーンインテリジェントマニュファクチャリングを実現することです
「冒険の試み」から「効率化革命」へ
KEYETECH、AIコンピューティングパワーで産業生産性を再構築
コンピューティングパワー、別名計算能力は、情報化時代のコアな原動力です。コンピューティングパワーの大きさは、データ処理の速度と効率に直接影響します。そして、コンピューティングパワーは、産業に根ざしてこそ真の生産性となります。
コンピューティングパワーを生産性に転換する鍵は、産業ニーズとの深い統合にあります。例えば、従来の製造業は生産効率が低く、エネルギー消費が高いという問題があり、これがエッジコンピューティングパワーとインテリジェントコンピューティングパワーの需要を生み出しました。生産ラインにエッジコンピューティングノードを配置し、センサーが収集した大量のデータをリアルタイムで処理し、AIコンピューティングパワーを使用して生産プロセスを最適化することで、インテリジェントマニュファクチャリングが実現します。コンピューティングパワー技術のアップグレードと反復の原動力は、これらの実際の産業上の課題から生まれます。
「クラウド集中型」から「エンドツーエンドのクラウド分散型」への進化
産業の課題であるAI画像検査の深い発展に基づき、単純な「モデルトレーニングツール」から「フルプロセスR&Dツール」へとアップグレードしました。これは、データ収集、アノテーションクリーニング、モデルトレーニング、デプロイ推論、モニタリング、運用というライフサイクル全体をカバーしています。しかし、従来のプラットフォームはクラウド中心のアーキテクチャに大きく依存しており、実用化において2つの主要な矛盾が徐々に露呈しています。
爆発的なデータ増加とクラウド伝送のボトルネック：産業シナリオでは、不良データの数が増加します。すべてをクラウドにアップロードすると、産業帯域幅の70％以上を占有し、ネットワークの混雑につながります。
リアルタイムの意思決定要件とクラウドレイテンシの欠点：産業品質検査には、ミリ秒レベルの応答（高速生産ラインでの欠陥検出など）が必要ですが、クラウド処理（ネットワーク伝送を含む）の平均レイテンシは通常100msを超え、リアルタイムの要件を満たすことができません。
これらの矛盾の核心は、本質的に「集中型コンピューティングアーキテクチャ」と「分散型ビジネス要件」のミスマッチです。エッジコンピューティングの出現は、コンピューティングパワーをクラウドから物理世界の「エッジ」に拡張し、上記の矛盾を解決するための新しいパラダイムを提供しています。
KEYETECH、AIの「コンピューティングパワー境界」を再定義
KEYETECH-AIエッジコンピューティングは単なる「分散コンピューティング」ではなく、データ処理、ストレージ、AI推論機能をデータソースに近い物理デバイスまたは「エッジノード」に沈め、「エンドエッジクラウド」協調アーキテクチャを形成します。そのコアバリューは、4つの側面に反映されています。
KEYETECHのAIエッジコンピューティングユニットは、1秒あたり400〜500の画像データを処理でき、単一のコンピューティングパワーは32TOPSです。
ローカルデータ処理は長距離ネットワーク伝送を回避し、エンドツーエンドのレイテンシをクラウドの100ms+から10ms以内に短縮できます（エッジノードとデバイス間の距離によって異なります）。
生データからフィルタリング、クリーニング、特徴抽出を行った後、エッジノードは主要な情報のみをアップロードできるため、データ伝送を90％以上削減できます。
エッジ側は、ネットワークの不安定性の問題に直面することがよくあります。KEYETECH-AIエッジコンピューティングユニットは、ある程度の自律性を持ち、オフラインAI推論をサポートし、ネットワークが切断されても重要なタスクを実行できるようにします。
データ、モデル、コンピューティングパワーの「三位一体の相乗効果」
KEYETECH-AIが独自に開発したKEYETECH-AIエッジコンピューティングユニットは、エンドエッジクラウド協調アーキテクチャを形成しており、単なる分業ではなく、3つの次元の深い統合です。
エッジはデータ収集、前処理、特徴抽出を担当し、クラウドはデータストレージ、アノテーション、ビッグデータ分析を担当し、「エッジフィルタリングクラウド降水」のクローズドループデータフローを形成します。
クラウドベースの汎用大規模モデルのトレーニング、エッジへの軽量モデルのデプロイ、モデル圧縮、パラメータ更新、フェデレーテッドラーニングなどの技術を通じて「クラウド最適化エッジ推論」モデルライフサイクル管理を実装します。
タスクのリアルタイム性、複雑さ、リソース要件（リアルタイムタスクのエッジ優先、非リアルタイムタスクのクラウド処理など）に基づいて、エッジとクラウドのコンピューティングパワーを動的に割り当て、グローバルなコンピューティングパワーリソースの最適な構成を実現します。
従来の集中型コンピューティングと比較して、エッジコンピューティングの主な利点は、「低レイテンシ（ミリ秒単位の応答）」、「帯域幅の最適化（無効なデータのアップロードを70％以上削減）」、「ローカリゼーション意思決定（切断時でも独立して実行可能）」であり、これは、リアルタイム性と信頼性に関する予測メンテナンスのコアな要求に合致しています。
KEYETECHの独自開発コンピューティングパワーの道は、技術的なブレークスルーであるだけでなく、産業生産性の本質を再構築するものでもあります。つまり、専門的なコンピューティングパワーを使用して普遍的なジレンマを解決し、安定性で信頼性の基準を定義し、低消費電力でグリーンインテリジェントマニュファクチャリングを実現することです
