組込みシステムの AI 利用, IoT 化などに伴うデータ量増加への対応について

ディジタル化の進展に伴い，組込みシステムの処理するデータ量は増加の傾向にある。サーバ容量・通信容量の拡大を背景に，IoT 化のためにセンサ数を増やす，より高度なセンサを利用することなどから，機器の処理するデータ量が増加している。また，音声・画像といったデータ量の大きな情報を処理する機器も増えている。

処理するデータ量が増加する一方，組込みシステムゆえの制約もある。CPU 性能及びメモリ容量の制約に加え，例えば，バッテリ駆動の機器では，稼働時間を確保するために消費電力を抑える必要があり，モバイル機器では，重量・形状，及び振動といった条件から，利用できる周辺機器も制約されることがある。

これら組込みシステムの制約に対しては，システム構成要素の性能向上，構成要素間の機能分担の変更，外部機器との機能分担・処理負荷分担の変更など，例えば，次のような工夫によって解決を図ることができる。

• データ処理をハードウェア化し，CPU への負担を増やさずに処理能力を上げる。
• 常時監視機器などで，機器内部へのデータ蓄積と通信頻度のバランスをとる。
• 運用コストと機器コストのバランスを考慮し，通信を用いてデータを未加工のまま送ることによって処理負荷を下げ，機器コストを下げる。
• AI など高度な処理はサーバ側で行い，データ収集・結果出力は端末機器が行う。

組込みシステムのシステムアーキテクトは，様々な制約の下で，データ量の増加に対応して，要求される機能・性能を実現する組込みシステムを構築しなければならない。

あなたの経験と考えに基づいて，設問ア～ウに従って論述せよ。