IoT エッジ AI が産業市場を破壊する

ネットワークのエッジにある人工知能は、テクノロジー業界の将来の方向性に影響を与える基礎です。人工知能が変化の原動力であるとすれば、半導体は機械学習、ニューラル ネットワーク、5G 接続、ブロックチェーン、デジタル ツイン、メタバースの出現によって定義される新時代を動かす石油となります。

サプライ チェーンとマクロ経済的要因による最近のチップ業界の混乱にもかかわらず、人工知能とモノのインターネットの融合により、世界はクラウド中心のインテリジェンスからより分散型のインテリジェンスへと変貌しようとしています。インテリジェントなアーキテクチャ。

2025 年までに、IoT デバイスによって生成されるデータの量は、なんと 73.1 テラバイトに達すると予想されています。その結果、エンドポイント データは 2017 年から 2025 年にかけて 85% の年間複合成長率で増加し、クラウドからエンドポイントまでインテリジェンスが推進され、小型マシンで AI/ML ワークロードを実行できるようになります。

最も破壊的なアプリケーションには、人間と機械のコミュニケーションを改善するための「ユーザー インターフェイスとしての音声」の開発や、環境認識、予測分析、メンテナンスが含まれます。主な成長分野には、ウェアラブル、スマート ホーム、スマート シティ、スマート産業オートメーションが含まれます。

端末にインテリジェンスを組み込む利点は何ですか? 多くの産業用 IoT アプリケーションは、メモリ容量、限られたコンピューティング電力とバッテリ電力、および次善の接続性によって制約された環境で動作します。さらに、これらのアプリケーションは多くの場合、ミッションクリティカルでシステムクリティカルなリアルタイム応答を必要とします。このようなデバイスやアプリケーションがクラウド中心のインテリジェント アーキテクチャで実行されることを期待することは現実的ではありません。

これは、端末にイ​​ンテリジェンスを組み込む力であり、標準的な産業用 IoT の実装から、産業用アプリケーション向けの AIoT と呼ばれるものに進化しています。

収集ソースでデータを変換すると、待ち時間が最小限に抑えられ、タイムクリティカルなアプリケーション向けに最適化された処理が可能になります。データはネットワーク上で処理および送信されないため、データの送信とフローに関連するセキュリティの問題が大幅に軽減されます。

もう 1 つの利点は、データ処理をエンドポイントの信頼のルートに接続できるため、実装が攻撃に対して耐性があることです。データ処理はソースまたはソースのすぐ近くで行われるため、データ グラビティを利用して、無線をオンにしたり、ネットワークを介してデータを移動したりする際の電力消費を削減できます。

お客様に対する当社の取り組みは、幅広い MCU および MPU でエンドポイント コンピューティング テクノロジの分野で業界をリードすることです。これにより、設計者はすでに、ルネサスの信頼できるパートナーが提供する 300 以上の商用グレードのソフトウェア ビルディング ブロックを備えたテクノロジー エコシステムを活用することで、当社の豊富な IoT エコシステムと AI/ML ビルディング ブロックを活用できるようになります。

当社の AIoT ポートフォリオの成長は、ルネサスのプロセッサを使用して産業用 IoT アプリケーションのエッジおよびエンドポイント AI をサポートする新しいプラットフォームである RealityAI を最近買収したことも説明しています。

Reality AI は、広範囲の信号処理変換を自動的に検索し、カスタマイズされた機械学習モデルを生成すると同時に、アプローチのトレーサビリティを維持し、貴重なハードウェア設計分析を提供します。このモデルは、ルネサスが提供するほぼすべての MCU および MPU コアで動作し、常に新しいものが追加されています。

これにより、モデルは視覚以外のユースケース向けに特別に開発され、高度な信号処理数学とエッジ展開に基づいているため、設計者は最も困難な問題を解決するための非常に強力なツールを得ることができます。

これにより、高度な分析が、データ収集、計測、ファームウェア、ML ワークフローを含む完全なハードウェア設計と完全なフレームワークをサポートできるようになります。他のソリューションでは、単にアルゴリズムとモデルを生成するだけで、多くの場合、一般的なプロジェクトのコストの 5% のみを占め、開発費の残りの 95% は無視されます。

AIoT 設計に対する当社の包括的なアプローチにより、開発者は計画外の機器のダウンタイムを削減し、生産性を向上させ、コストがかかる、または現在のテスト環境で再現するのが難しい複雑な品質保証タスクを実行できるようになります。

リアルタイム分析のための自動 ML ソリューション - 高度な信号処理エンドポイントのための AI

51 の異なる環境および負荷条件下で 3 トンの住宅用 HVAC システムでテスト済み 実際のユースケースでは、現実的な AI単一の障害状態を検出および区別する場合、95% 以上の精度を達成できます。テストでは、屋内および屋外の空気の流れの障害と、暖房モードと冷房モードの両方で 5% の充電障害に関する OEM 仕様も判明しました。

産業用途における人工知能とモノのインターネットの統合は、大きな可能性を秘めた大きなトレンドです。 Reality AI の買収により、高度な信号処理と AI を組み合わせる可能性が解き放たれ、ルネサスの豊富なハードウェア、ソフトウェア、ツール、エコシステムによってサポートされ、創造性を解き放つために必要なすべての構成要素が提供されます。

以上がIoT エッジ AI が産業市場を破壊するの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。