Informatique IA de périphérie (Edge AI)
L'Edge Computing est une architecture informatique où le traitement est déplacé aussi près que possible de la source. Cela rapproche les résultats du serveur des utilisateurs finaux, réduisant ainsi la latence et l'utilisation de la bande passante.
En dehors de l'usine, les solutions de vision industrielle d'ARBOR sont utilisées par Eurotunnel pour faciliter la vérification des véhicules souhaitant traverser le tunnel. Grâce à la reconnaissance automatique des plaques d'immatriculation, les machines peuvent afficher automatiquement à l'écran des informations directement pertinentes pour chaque passager. Cela aide à réduire le temps d'attente et à empêcher les personnes sans réservation d'entrer.
La série FPC-5211 améliore la sécurité des véhicules en réduisant la latence du réseau pour les données visuelles à la périphérie
Grâce au système de calcul IA en périphérie de la série FPC-5211, qui a obtenu la certification E-Mark et prend en charge les processeurs Intel de 14e génération, de nombreuses données peuvent être traitées dans les nœuds en périphérie pour réduire la latence du réseau. Une grande quantité de données provenant de capteurs et d'images peut être directement traitée et analysée à bord du véhicule, permettant ainsi une réponse rapide, par exemple pour identifier les conditions de la route, détecter les obstacles et exécuter la conduite autonome.
Qu'est-ce que l'Edge AI ?
L'Edge AI désigne l'intégration de l'intelligence artificielle (IA) directement dans les appareils à la périphérie d'un réseau, sans dépendre d'une infrastructure cloud centralisée. Cela permet de traiter les données localement, sur l'appareil lui-même, sans avoir à envoyer de grandes quantités d'informations à un serveur distant. L'Edge AI exploite la puissance de calcul locale pour effectuer des tâches telles que l'analyse de données, la prise de décision et le traitement en temps réel. Cette approche présente plusieurs avantages, notamment la réduction de la latence, une meilleure protection de la confidentialité, une fiabilité accrue et une réduction de l'utilisation de la bande passante.
Défis et Solutions
| Défis et Problèmes | Solution d'Edge AI Computing |
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Latence et Traitement en Temps Réel L'automatisation industrielle nécessite souvent des prises de décision en temps réel pour contrôler les machines et réagir aux conditions changeantes. L'IA basée sur le cloud traditionnel peut souffrir de latence en raison des temps de transmission des données. |
En traitant les données localement, l'Edge AI réduit considérablement la latence et garantit des temps de réponse plus rapides, ce qui est crucial pour des tâches telles que la maintenance prédictive, le contrôle qualité et la guidage robotique. |
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Limites de Bande Passante La transmission de grandes quantités de données vers et depuis un cloud centralisé peut surcharger la bande passante réseau, surtout dans les environnements comportant de nombreux capteurs et appareils. |
L'Edge AI atténue ce problème en traitant les données à la source, réduisant ainsi la quantité de données à transmettre sur le réseau. |
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Fiabilité et Temps d'Inactivité Dépendre d'une connexion constante au cloud peut être problématique dans des environnements industriels où la fiabilité du réseau est un problème. |
Les systèmes Edge AI peuvent continuer à fonctionner et à prendre des décisions même si la connexion réseau est temporairement perdue, améliorant ainsi la fiabilité du système et réduisant les temps d'inactivité. |
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Sécurité et Confidentialité Les environnements industriels traitent souvent des données sensibles, et transmettre ces données vers le cloud présente des risques de sécurité. |
L'Edge AI réduit le risque de violation des données en les conservant localement, diminuant l'exposition des informations sensibles et améliorant la sécurité des données. |
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Évolutivité et Coût La mise en œuvre de solutions d'IA basées sur le cloud peut être coûteuse, en particulier lorsqu'il s'agit de les étendre à de nombreux appareils et sites. |
L'Edge AI permet des mises à jour et des extensions progressives et offre une solution plus évolutive et rentable en exploitant le matériel et l'infrastructure existants. |
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Personnalisation et Flexibilité Les processus industriels varient considérablement. |
Les systèmes Edge AI peuvent être adaptés aux besoins spécifiques et aux applications des algorithmes et modèles d'IA, rendant ainsi les opérations plus efficaces et efficientes. |
Applications de l'Edge AI
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Inspection et Gestion des Véhicules
Les solutions de vision artificielle de ARBOR sont essentielles pour simplifier les inspections des véhicules dans le tunnel sous la Manche. Grâce à la reconnaissance automatique des plaques d'immatriculation (ALPR), le système peut afficher automatiquement les informations pertinentes pour chaque passager. Cette technologie réduit considérablement les temps d'attente et empêche les véhicules non autorisés sans réservation d'entrer dans le tunnel, améliorant ainsi l'efficacité et la sécurité du processus d'inspection.
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Sécurité Améliorée des Véhicules
La série FPC-5211 exploite l'Edge AI Computing pour minimiser la latence réseau dans le traitement des données visuelles, améliorant ainsi la sécurité des véhicules. Certifiée E-Mark et équipée de processeurs Intel de 14ème génération, cette série traite de grandes quantités de données provenant de capteurs et de caméras directement à la périphérie. Cette capacité permet une analyse rapide et une réponse efficace aux conditions routières, à la détection d'obstacles et aux fonctions de conduite autonome. En traitant les données localement plutôt que de s'appuyer sur des serveurs centralisés, la série FPC-5211 garantit une prise de décision plus rapide et des résultats de sécurité améliorés en temps réel.
