Edge AI
最も基本的なレベルでは、エッジノードはクラウドなど他所で作られたAI・機械学習機能を利用するだけで、その生成には関与しない。最上位のレベルでは、エッジノードが自身のローカルデータから学習（エッジ学習）し、自分自身だけでなく他のネットワーク実体やユーザアプリケーションのためのAI/MLモデル構築に寄与する。
ネットワークの端で生成されるデータ量が急増し、従来のようにすべてをクラウドへ送ることができなくなったため、エッジ学習は今後のMLモデル訓練に不可欠になりつつある。
エッジ学習には、リソース制約、非独立同分布（non-IID）のデータ分布、データプライバシー要件、通信制約、セキュリティ脆弱性の増大といった、既存の機械学習手法では十分に対処できない根本的な課題がある。