2020年07月29日 08時00分 公開
特集/連載

COVID-19で変革を強いられるAIシステムのアーキテクチャ使えなくなるAIアプリも?

AIシステムにもCOVID-19の影響が及ぶだろう。COVID-19によってあらゆるものが変わり、以前に学習したモデルは適用できなくなるかもしれない。この変化に対応できるAIシステムのアーキテクチャとは?

[Bryan Betts,Computer Weekly]
iStock.com/koyu

 新型コロナウイルス感染症(COVID-19)によるロックダウンの影響を数え上げるに当たって、AIは最初に挙がるものではないかもしれない。だが、COVID-19の危機はあらゆる想像をはるかに超えている。

 最近AI対応のデータベースについての質問を受けたときに、あるアイデアを思い付いた。AIサーバをインメモリデータベースに統合することで、バックエンドのデータトラフィックを取り除き、速度を大幅に向上させるという考えだ。

AIにとってバックエンドが重要な理由

 AIの実運用部分である“推論”は比較的「閉じられた」アプリケーションで、トレーニングの部分よりも要求リソースははるかに少ないと考えがちだ。だが実際には、AIエンジンの進行に合わせて絶えず監視し、トレーニングをやり直すAIアプリケーションもある。

 AIの最前線に高速なプロセッサを用意したとしても、そのプロセッサはバックエンドと大量のデータ転送を行う。通常はバックエンドに計算サーバを用意して、データベースと通信することになるだろう。そのため、AIサーバをデータベースに統合して必要なトランザクション数を減らすという考えは、定期的にまたは頻繁にトレーニングをやり直す必要のあるAIアプリケーションにメリットをもたらす。

 では、COVID-19との関係はどこにあるのだろう。大半のAIシステムは、大量の履歴データを使ってトレーニングされている。だが、新たなリスクやルールの適用に伴って事業や個人の行動は劇的に変化している。買い物の習慣、旅行のパターン、流通、エネルギーの利用などが予想外に変わっている。小麦粉の生産の国内市場と商業市場への販売比率さえ変わっている。あらゆることが変わっている。

 その結果、




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