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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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DART-MX8M PLUS/VAR-SOM-MX8M PLUS
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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。

システムオンモジュール『KEIm-CVSoC』
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『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
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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』
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『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。

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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。

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