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メカトロニクス制御

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エッジデバイスへの実装とは?課題と対策・製品を解説

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AI・ディープラーニングにおけるエッジデバイスへの実装とは?

AI・ディープラーニングのエッジデバイスへの実装とは、クラウドサーバーに依存せず、センサーやカメラなどのデバイス自体でAIモデルを動作させる技術です。これにより、リアルタイム処理、低遅延、プライバシー保護、通信コスト削減といったメリットが期待され、製造業における予知保全、自動運転、スマートファクトリーなど、メカトロニクス制御分野での活用が急速に進んでいます。

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システムオンモジュール『KEIm-CVSoC』

システムオンモジュール『KEIm-CVSoC』
『KEIm-CVSoC』は、インテル Cyclone V SoC FPGA搭載で、世界最小クラス のシステムオンモジュールです。 ARM Cortex-A9 MPCore プロセッサー搭載。超小型プラットフォーム で製品の小型化が簡単になります。エッジAIに好適です。 また、SoC周辺回路が既に設計/評価済みで、試作から小中ロット量産 まで対応可能です。ご要望の際はお気軽にお問い合わせください。 【特長】 ■ARM Cortex-A9 MPCore プロセッサー搭載 ■超小型プラットフォーム、製品の小型化が簡単に ■SoC周辺回路が既に設計/評価済み ■エッジ AI の製品開発を容易にする開発環境 ■試作から小中ロット量産まで対応可 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

XCZU15EG開発用ボード

XCZU15EG開発用ボード

株式会社テラピクセル・テクノロジーズ

Zynq UltraScale+MPSOC/XCZU15EG 搭載 開発用ボードは、様々なアプリケーションを素早く完成させる事が可能な開発ボードです。  PS側には、DDR4 4Gを搭載、IFはUSB、UART、GigabitEthernet、M.2 M-keyを実装。  PL側には、DDR4 2Gを搭載、IFはHDMI In/Out、3G SDI outを実装。  基板サイズ、130mm x 90mmとコンパクトに収めております。 ※詳しくはPDFをダウンロード、またはお気軽にお問い合わせ下さい。

システム オン モジュール『Kria K26 SOM』

システム オン モジュール『Kria K26 SOM』

日本AMD(旧ザイリンクス)株式会社

『Kria K26 SOM』は、クレジットカードサイズのフォームファクターで、 エッジでの量産運用向けに設計されたシステム オン モジュールです。 高いAI性能と、急速に進化するアルゴリズムおよびセンサー要件に対する 適応性を兼ね備えております。 当製品を使用することで、エッジアプリケーション全体の高速化を 達成できます。 【特長】 ■ソフトウェア開発者でもすぐに利用可能 ■競合SOMに対する性能と消費電力の優位性 ■将来的な要件に対応 ■長期的な運用が可能 ■YoctoベースのPetaLinuxとUbuntu Linuxをサポート ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

DART-MX8M PLUS/VAR-SOM-MX8M PLUS

DART-MX8M PLUS/VAR-SOM-MX8M PLUS

アロー・エレクトロニクス・ジャパン株式会社

イスラエルにあるVariscite(ヴァリサイト)社は、NXP社製i.MX搭載 システムオンモジュール(SoM)製品のバリエーションが豊富で、かつNXPの プラチナパートナーであるため、i.MX搭載の新製品を早くリリースしています。 また、100台以上の御注文で、各種オプション(メモリサイズ、無線通信 ICの有無等)も設定が可能。大変使いやすい製品になっています。 NPX社製i.MX8M PLUS搭載のDART-MX8M-PLUSならびに VAR-SOM-MX8M PLUSの特徴は次の通りです。 【特長】 ■最大周波数1.8GHzの Cortex-A53プロセッサ4個 ■800MHz Cortex-M7リアルタイムコプロセッサ ■統合ニューラルプロセッシングユニット(NPU) ■画像信号プロセッサ(ISP)、カメラI/F ■人工知能/機械学習(AI / ML)機能を有し、  AI機能などのアプリケーションに好適 ※英語版カタログをダウンロードいただけます。 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
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AI・ディープラーニングにおけるエッジデバイスへの実装

AI・ディープラーニングにおけるエッジデバイスへの実装とは?

AI・ディープラーニングのエッジデバイスへの実装とは、クラウドサーバーに依存せず、センサーやカメラなどのデバイス自体でAIモデルを動作させる技術です。これにより、リアルタイム処理、低遅延、プライバシー保護、通信コスト削減といったメリットが期待され、製造業における予知保全、自動運転、スマートファクトリーなど、メカトロニクス制御分野での活用が急速に進んでいます。

​課題

計算リソースの制約

エッジデバイスは一般的に計算能力やメモリ容量が限られており、複雑なディープラーニングモデルの実行が困難です。

モデルの最適化と軽量化

限られたリソースで高精度な推論を行うためには、モデルのサイズを小さくし、計算量を削減する高度な技術が必要です。

リアルタイム性と低遅延の要求

メカトロニクス制御では、ミリ秒単位の応答性が求められる場合が多く、クラウドとの通信遅延は許容されません。

電力消費と発熱

エッジデバイスでのAI処理は電力消費を増加させ、発熱問題を引き起こす可能性があり、デバイスの寿命や安定動作に影響します。

​対策

軽量化モデルの採用

モバイル向けに設計された軽量なニューラルネットワークアーキテクチャや、量子化、プルーニングなどの手法でモデルを最適化します。

ハードウェアアクセラレーションの活用

AI処理に特化した専用チップ(NPU、GPUなど)を搭載したデバイスを使用し、計算効率を向上させます。

推論エンジンの最適化

エッジデバイスのハードウェア特性に合わせて最適化された推論エンジンを使用し、処理速度とリソース効率を高めます。

ハイブリッドアプローチの検討

一部の処理はエッジで行い、より複雑な学習や分析はクラウドで行うなど、両者の利点を組み合わせたシステムを構築します。

​対策に役立つ製品例

組み込みAIチップ

低消費電力でAI推論に特化した演算能力を提供し、エッジデバイスでのディープラーニング実行を可能にします。

軽量化AIフレームワーク

モデルのサイズを小さくし、計算量を削減する機能を提供し、リソースの限られたデバイスへの実装を容易にします。

リアルタイムOS

厳密な時間制約下での処理を保証し、AI推論結果に基づいたメカトロニクス制御の応答性を高めます。

エッジAI開発システム

モデル開発からデプロイ、管理までを統合的にサポートし、エッジデバイスへのAI実装プロセスを効率化します。

⭐今週のピックアップ

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