エッジコンピューティングとエッジAI：産業オートメーションシステムに本当に必要なものは？

産業施設は、カメラ、センサー、ロボット、PLC、接続機器からデータを生成します。これらのシステムがより連携するにつれて、製造業者は重要な問題に直面します。 

アプリケーションにはエッジコンピューティング、エッジAI、あるいはその両方が必要か？ 

すべての自動化ワークロードが人工知能を必要とするわけではありません。一部のアプリケーションは、信頼性の高いローカル処理、機械通信、データ収集を必要とします。その他は、画像を分析したり、パターンを認識したり、リアルタイムでインテリジェントな意思決定を行う必要があります。 

適切なアーキテクチャを選択するには、エッジコンピューティングとエッジAIの違いを理解することから始まります。 

エッジコンピューティングとは？ 

エッジコンピューティングは、すべての生データをクラウドに送信するのではなく、データ生成元の機械、センサー、カメラ、デバイスの近くでデータを処理します。 

一般的な産業用エッジコンピューティングのワークロードには、次のものがあります。 

これらのアプリケーションは通常、CPUまたは組み込みSoCで処理されます。 

ローカル処理により、ネットワークトラフィックを削減し、応答時間を改善し、クラウド接続が利用できない場合でもシステムを稼働させ続けることができます。 

エッジAIとは？ 

エッジAIは、データソースの近くで人工知能モデルを実行するエッジコンピューティングの専門的な形態です。 

エッジAIシステムは、情報を収集または処理するだけでなく、訓練されたモデルを使用してデータを分類したり、オブジェクトを識別したり、異常を検出したり、予測を行ったりします。 

たとえば、エッジコンピューターは生産画像をキャプチャする一方、エッジAIコンピューターはそれらの画像を分析して、製品に欠陥があるかどうかを判断します。 

一般的なエッジAIのワークロードには、次のものがあります。 

これらのワークロードは通常、CPUまたはSoCと、GPU、NPU、または専用のAIアクセラレータを組み合わせています。 

エッジコンピューティングとエッジAI 

すべてのエッジAIシステムはエッジコンピューティングを実行しますが、すべてのエッジコンピューティングシステムがAIを必要とするわけではありません。 

各テクノロジーの適合性 

エッジコンピューティング 

エッジコンピューティングは、多くの産業オートメーションシステムの基盤であり続けています。 

PLC、センサー、モーターコントローラー、および機器から、イーサネット、シリアル、CAN、またはデジタルI/Oを使用して情報を収集できます。また、プロトコルの翻訳や、マシンをSCADA、MES、またはクラウドプラットフォームに接続することもできます。 

その他の一般的な用途には、ローカルデータフィルタリング、HMIアプリケーション、監視制御、およびリモートモニタリングなどがあります。 

厳密なリアルタイムモーションまたは安全機能には、専用のPLC、安全コントローラー、またはリアルタイム制御システムが必要な場合があります。 

エッジAI 

アプリケーションが複雑なデータを解釈する必要がある場合、エッジAIは価値を発揮します。 

AI対応のビジョンシステムは、欠陥、欠損部品、危険な動作、または制限区域での活動を特定できます。ロボットや自律移動プラットフォームは、AIを使用して物体認識、ナビゲーション、位置決め、および環境認識を行うことができます。 

AIモデルは、センサーパターンを分析して、将来の機器の問題を示す可能性のある異常な機械動作や状態を検出することもできます。 

アプリケーションに必要なのはどちらか？ 

システムが主に次のことを行う必要がある場合は、エッジコンピューティングを選択してください。 

システムが次のことを行う必要がある場合は、エッジAIを選択してください。 

多くの産業システムは両方を使用しています。目標は、エッジコンピューティングをエッジAIに置き換えることではなく、インテリジェントな分析が測定可能な運用価値を生み出す場所にAIを追加することです。 

ハードウェア選択における主要な質問 

産業用コンピュータを選択する前に、次の点を考慮してください。 

どのような種類のデータが処理されますか？ 

センサーデータや機械データはCPUベースのシステムで処理できることが多いですが、高解像度画像やAIモデルにはGPUまたはNPUアクセラレーションが必要な場合があります。 

アプリケーションはAIモデルを実行しますか？ 

ワークロードに分類、検出、認識、または予測が含まれない場合、専用のAIハードウェアは不要な場合があります。 

どのような接続が必要ですか？ 

LAN、USB、COM、CAN、デジタルI/O、カメラ、およびワイヤレスの要件を確認してください。 

システムはどこで動作しますか？ 

温度、衝撃、振動、電源入力、侵入暴露、および取り付け要件を考慮してください。 

エッジコンピューティングとエッジAIの製品推奨事項 

Premioは、さまざまな処理、接続、環境、およびAIの要件に対応するように設計されたコンパクトな産業用コンピューティングプラットフォームを提供しています。 

BCO-500シリーズ：コネクテッドオートメーション向けコンパクトエッジコンピューティング 

機械接続、HMI、IoTゲートウェイ、監視、ローカルデータ処理を中心としたアプリケーション向けに、 BCO-500シリーズは、省スペースのエッジ展開向けにコンパクトでファンレスのコンピューティングオプションを提供します。 

このポートフォリオには、Intel Core Ultra Series 1、Intel Alder Lake-N、およびRockchip RK3568Jプラットフォームが含まれています。構成によっては、産業用ネットワーク、シリアル通信、USB、ストレージ拡張、およびWi-Fi、Bluetooth、4G、5Gなどのワイヤレス接続をサポートします。 

BCO-500-MTLには、Intel Arcグラフィックスと最大11TOPSのIntel AI Boost NPUも統合されており、ディスクリートGPUなしでより軽いAIワークロードを実現できます。 

RCO-1000-ASLシリーズ：要求の厳しい展開に対応する堅牢なエッジコンピューティング 

極端な温度、不安定な電力、衝撃、振動、または遠隔操作条件下にさらされるアプリケーションの場合、RCO-1000-ASLシリーズは超コンパクトな堅牢なファンレスコンピューティングプラットフォームを提供します。 

Intel Atom x7433REまたはx7835REプロセッサを搭載し、デュアル2.5GbE、高速USB、シリアル接続、M.2拡張、およびスケーラブルなEDGEBoost I/O構成をサポートします。 

RCO-1000-ASLは、-40°Cから70°Cの動作範囲、9Vから36VDCの入力、およびMIL-STD-810H準拠の50G衝撃/5Grms耐振動性をサポートしています。 

帯域外管理、セルラー接続、CANバス、イグニッション管理などのオプション機能により、分散型またはモバイル産業システムに特に適しています。 

JCO-1000-ORNシリーズ：インテリジェントオートメーションのためのコンパクトなエッジAI 

アプリケーションがローカルAI推論、コンピュータビジョン、またはロボット知覚を必要とする場合、JCO-1000-ORNシリーズはNVIDIA Jetson Orin NanoおよびOrin NX Superモジュールを使用してGPUアクセラレートされたエッジAIを提供します。 

モジュールに応じて、このプラットフォームは10Wから40Wまでの構成可能な電力プロファイルで34から157TOPSのAIパフォーマンスを提供します。 

モデルに応じて、JCO-1000-ORNシリーズは以下をサポートします。 

ORN-Aは4つのUSB 3.2 Gen 2ポートとOOB管理をサポートし、ORN-BとORN-Cは4つのGMSL2カメラをサポートします。ORN-Cは、標準のRJ45ネットワークを2つのM12 LAN接続に置き換えます。 

結論 

エッジコンピューティングは、産業オートメーションのローカル処理、通信、接続の基盤を提供します。エッジAIは、画像分析、認識、予測、インテリジェントな知覚を追加することで、その基盤の上に構築されます。 

機械通信、監視、データ取得、およびローカル処理にはエッジコンピューティングを使用してください。 

アプリケーションがAI推論、コンピュータビジョン、またはインテリジェントな知覚を必要とする場合は、エッジAIを使用してください。 

システムが信頼性の高い運用コンピューティングとAI駆動型の洞察を必要とする場合は、両方を組み合わせます。 

コンピューティングアーキテクチャを実際のワークロードに合わせることで、メーカーは不要なコストと複雑さを削減し、接続されたインテリジェントな自動化のためのスケーラブルな基盤を構築できます。