Calcolo Edge AI
L'Edge Computing è un'architettura informatica in cui l'elaborazione viene spostata il più vicino possibile alla fonte. Questo avvicina i risultati dal server agli utenti finali, riducendo la latenza e l'uso della larghezza di banda.
Fuori dalla fabbrica, le soluzioni di visione artificiale di ARBOR vengono utilizzate da Eurotunnel per facilitare il controllo dei veicoli che desiderano attraversare il tunnel. Con il riconoscimento automatico delle targhe, le macchine possono visualizzare automaticamente sullo schermo informazioni direttamente rilevanti per i singoli passeggeri. Questo può aiutare a ridurre i tempi di attesa e impedire l'ingresso di coloro che non hanno una prenotazione.
La serie FPC-5211 migliora la sicurezza dei veicoli riducendo la latenza di rete dei dati visivi ai margini.
Attraverso il sistema di calcolo AI Edge della serie FPC-5211, che ha ottenuto la certificazione E-Mark e supporta i processori Intel di 14a generazione, è possibile elaborare una grande quantità di dati nei nodi di bordo per ridurre la latenza della rete. È possibile elaborare e analizzare direttamente una grande quantità di dati provenienti da sensori e immagini sul veicolo e rispondere rapidamente, ad esempio identificando le condizioni stradali, rilevando ostacoli e eseguendo la guida autonoma.
Cos'è l'Edge AI?
L'Edge AI si riferisce all'integrazione dell'intelligenza artificiale (AI) direttamente nei dispositivi ai margini di una rete, anziché fare affidamento su un'infrastruttura cloud centralizzata. Questo consente di elaborare i dati localmente, sul dispositivo stesso, senza la necessità di inviare grandi volumi di informazioni a un server remoto. L'Edge AI sfrutta la potenza di calcolo locale per svolgere attività come l'analisi dei dati, il processo decisionale e l'elaborazione in tempo reale. Questo approccio offre diversi vantaggi, tra cui riduzione della latenza, miglioramento della privacy, maggiore affidabilità e minore utilizzo della larghezza di banda.
Sfide e Soluzioni
| Sfide e Problemi | Soluzione di Edge AI Computing |
|---|---|
|
Latenza e Elaborazione in Tempo Reale L'automazione industriale richiede spesso decisioni in tempo reale per controllare i macchinari e rispondere alle condizioni mutevoli. L'intelligenza artificiale basata su cloud tradizionale può subire ritardi dovuti ai tempi di trasmissione dei dati. |
Elaborando i dati localmente, l'Edge AI riduce significativamente la latenza e garantisce tempi di risposta più rapidi, critici per compiti come la manutenzione predittiva, il controllo qualità e la guida robotica. |
|
Limitazioni di Larghezza di Banda Trasmettere grandi quantità di dati a un'infrastruttura cloud centrale può sovraccaricare la larghezza di banda della rete, soprattutto in ambienti con numerosi sensori e dispositivi. |
L'Edge AI attenua questo problema elaborando i dati alla fonte e riducendo la quantità di dati da inviare attraverso la rete. |
|
Affidabilità e Tempo di Inattività Affidarsi alla connessione continua al cloud può essere un problema in ambienti industriali dove l'affidabilità della rete è una preoccupazione. |
I sistemi Edge AI possono continuare a funzionare e prendere decisioni anche se la connessione di rete viene temporaneamente persa, migliorando l'affidabilità del sistema e riducendo i tempi di inattività. |
|
Sicurezza e Privacy Gli ambienti industriali trattano spesso dati sensibili e trasmettere questi dati al cloud comporta rischi di sicurezza. |
L'Edge AI riduce il rischio di violazioni dei dati mantenendoli localmente, diminuendo l'esposizione delle informazioni sensibili e migliorando la sicurezza dei dati. |
|
Scalabilità e Costi Implementare soluzioni di intelligenza artificiale basate su cloud può essere costoso, specialmente quando si tratta di scalare su numerosi dispositivi e posizioni. |
L'Edge AI consente aggiornamenti e espansioni incrementali e offre una soluzione più scalabile ed economica sfruttando l'hardware e l'infrastruttura esistenti. |
|
Personalizzazione e Flessibilità I processi industriali variano notevolmente. |
I sistemi Edge AI possono essere adattati alle esigenze specifiche e alle applicazioni degli algoritmi e modelli di intelligenza artificiale, rendendo le operazioni più efficienti ed efficaci. |
Applicazioni di Edge AI
-
Ispezione e Gestione dei Veicoli
Le soluzioni di visione artificiale di ARBOR sono fondamentali per ottimizzare le ispezioni dei veicoli per il tunnel della Manica. Grazie al Riconoscimento Automatico delle Targhe (ALPR), il sistema può visualizzare automaticamente le informazioni rilevanti per i singoli passeggeri. Questa tecnologia riduce significativamente i tempi di attesa e impedisce ai veicoli non autorizzati senza prenotazione di entrare nel tunnel, migliorando l'efficienza e la sicurezza del processo di ispezione.
-
Miglioramento della Sicurezza dei Veicoli
La serie FPC-5211 sfrutta l'Edge AI Computing per ridurre al minimo la latenza della rete nell'elaborazione dei dati visivi, migliorando la sicurezza dei veicoli. Certificata E-Mark e dotata di processori Intel di 14ª generazione, questa serie elabora grandi volumi di dati da sensori e telecamere direttamente al bordo della rete. Questa capacità consente un'analisi rapida e una risposta efficace alle condizioni stradali, al rilevamento di ostacoli e alle funzioni di guida autonoma. Elaborando i dati localmente anziché fare affidamento su server centralizzati, la serie FPC-5211 garantisce decisioni più rapide e risultati di sicurezza migliorati negli scenari di guida in tempo reale.
