2 億台のカメラがインテリジェント マシン ビジョンをエッジに押し上げる

マシン ビジョン (MV) は、産業用機械がタスクを「見て」分析し、システムが認識した内容に基づいて迅速な意思決定を行うことを可能にするテクノロジーを使用します。 MV は急速にオートメーションの最も中核となるテクノロジーの 1 つになりつつあります。

このテクノロジーが現在、機械学習 (ML) と統合されてインダストリー 4.0 への移行をリードしていることを考えると、特にエッジにおいてはその可能性は膨大です。 ABI Research は、2027 年までにカメラ システムの総出荷台数が 1 億 9,700 万台に達し、収益が 350 億ドルに達すると予測しています。

「単純なタスクを自動化できる機械から、長期的な最適化要素を「見る」ことができる自律型機械への移行は、新たなレベルの産業革新を推進します。これが MV として知られる ML (コンピューター ビジョンとしても知られています」と、ABI Research の人工知能および機械学習アナリストである David Lobina 氏は説明しました。

彼は、ML は古典的なマシン ビジョン アルゴリズムをニューラル ネットワーク モデルの範囲と範囲で拡張することで、目視検査や品質管理をはるかに超えてマシン ビジョンを拡張できると付け加えました。これは従来のコンピューターの古典です。ビジョン。

機会

人工知能市場のすべてのトレンドの中で、コンピューティング エッジには最もエキサイティングなアプリケーションと利点があります。組み込みシステムおよびモノのインターネットに属するデバイス。スマート製造はおそらく最も直接的な例であり、スマート カメラ、組み込みセンサー、強力なコンピューターによってあらゆるプロセス ステップに ML 分析を導入できます。

インテリジェント マシン ビジョンは、工場、倉庫、配送センターで稼働し、より日常的な作業を処理することで人間の作業者を支援し、作業者が専門知識を活用して重要な部分に集中できるようにします。

ATOS (都市部門)、Arcturus (ヘルスケア部門)、Netradyne (運輸部門) など、スマート シティ、スマート ヘルスケア、スマート トランスポートの市場開発も成熟しています。フィールド。

エッジ ML アプリケーションの他のケースと同様、テクノロジーを進歩させる最善の方法は、ハードウェア ソリューションとソフトウェア ソリューションを組み合わせて、情報豊富なデータを採用することです。これらすべての要素を統合する包括的なアプローチを通じてのみ、実りある結果を達成することができます。

サプライヤーは、競争力のある製品を提供する必要があることを認識しています。医療などの機密データや個人データが関係する場合、パッケージ全体でハードウェア (カメラ、チップなど) を提供する必要があります。 )、ソフトウェア、そしてデータを分析するための優れた方法です。

「包括的」アプローチは、市場で最も一般的な例ではないかもしれません。それでも、ベンダーは自社の製品が他のソリューションとどのように統合されるかをますます認識する必要があり、多くの場合、ハードウェアに依存しないソフトウェアやソフトウェアに依存しないデータ分析が必要になります。

「これは、スマート シティ、ヘルスケア、交通機関にとって、特にこれらすべての環境でマシン ビジョンが何を達成できるかに関して、重要なポイントです。エッジ MV、ソフトウェアおよびハードウェア ベンダー、およびサービス プロバイダーにとって業界に対する視野を広げ始めるだろう」とロビーナ氏は結論付けた。

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