Sir Airffic Goスマホやゲーム機の話とつながっとるけえ、身近な例で考えてみんさい。
なぜ「機体の上」で計算するのか
飛びながら障害物をよけるには、見てから判断するまでの時間がとても短うないといけん。通信でクラウドに送って返事を待つ時間はない。
さらに、電波が届かん場所や、電波を妨害される場所でも飛ぶ必要がある。だから大事な判断は、機体の上のチップで行う。これをエッジAIと呼ぶ。
電池と重さの、きびしい予算
ドローンは、重くなるほど飛べる時間が短うなる。計算機が電気を食うほど、これも飛べる時間を削る。
だから、同じ計算をより少ない電気でできるチップほど、ドローンにとって値打ちがある。性能の数字だけでなく「電気1ワットあたりにどれだけ計算できるか」が勝負になる。
Sir Airffic Goチップの比較表を見るときは、いちばん速いのを選ぶんじゃのうて、「電池に優しい速さ」を見るんよ。
チップの会社は「開発ツールごと」押さえにくる
NVIDIAはJetsonという小型のAI計算機と、ロボット開発用のソフトやシミュレーターをセットで提供しとる。開発者がその道具に慣れると、ほかのチップに移りにくうなる。
Qualcommはスマホで鍛えた省電力のチップと通信技術を、ドローン向けの開発プラットフォームとして出してきた。
このように、チップの会社は部品を売るだけでなく、開発の土台（プラットフォーム）を押さえようとしとる。パソコンの時代のWindowsとIntelの関係に似とるね。
基盤モデルの時代に起きること
画像と言葉を理解する大きなAIは、いまのドローンのチップにはまだ重い。
そのため、①AIを小さく軽く作り直す、②大事な判断だけ機体の上で行い、ゆっくりでよい判断は地上やクラウドで行う、という分担が進むと見られる。
この「どこで計算するか」の設計は、機体の頭脳と空域OSのつなぎ目そのものじゃ。運航の基盤を持つ会社にとって、大きなチャンスになる。
よくある質問
エッジAIとは何ですか？
クラウドのサーバーではなく、ドローンやカメラなどの機器そのものの上でAIの計算を行うことです。通信の遅れや途切れの影響を受けにくくなります。
ドローンで使われるAIチップにはどんなものがありますか？
NVIDIAのJetsonシリーズ、QualcommのFlight／RBシリーズ、カメラ向けのAmbarellaのチップなどが代表例です。ModalAIのように、これらを使ってドローン専用の計算モジュールを作る会社もあります。