サーモン加工は一大事業であり、革新性を維持し、世界的な競争力を高めるためにテクノロジーを活用しています。人工視覚アルゴリズムは、高精度な物体検出（リアルタイムでの魚の評価とカウント）を可能にするために適用できますが、ワークロードを効果的に統合できる特殊なハードウェアが必要です。この目標は、データセンターの優先事項に似ていますが、はるかに不安定で物理的に厳しい環境での話です。
これは、生産現場や製造現場に共通する自動化の障害に光を当てるエンジニアリング上の課題を生み出します。つまり、サーバーでいっぱいの清潔で乾燥した建物ほど厳密に制御されていない産業環境で、AIと機械学習をどのように促進するかということです。
エンジニアは、専門知識を持たない非常にユニークなIoTベースのシナリオ向けにコンピューティングソリューションを設計することがよく求められるにもかかわらず、重工業オペレーションでは自動化のアップグレードがますます戦略的な目標となっています。標準ベースの堅牢なエッジ推論コンピューターは、この取り組みにおいて新たな境地を切り開いています。データによる自律性、ローカライズされた処理、および高度な自動化のペースと大規模なスケールに対応するために必要なニューラルネットワーク機能を推進するアルゴリズムとワークロードのパフォーマンスのために設計されています。
魚とデータの鮮度
より多くのデータは、よりスマートなデータ管理とアクセスを必要とします。これらは、より高度な自動化を確立する上で不可欠な2つの要素です。魚の加工例は、スマートセンサーによってリアルタイムで収集および共有される大量のデータに依存しています。
例えば、魚は船から直接水揚げされると同時に、その数量と品質を評価する必要があります。これは、手作業で処理できる生産ラインの決定事項でもあります。価格レベルと流通計画にとって極めて重要なこれらの選択は、サイズ、色、鮮度のリアルタイム評価に依存します。これは、最大限に挑戦的なタスクであり、商業漁業の改善により、より多くの魚が常に生産ラインに入ってくることで、さらに困難になっています。
人間の労働力は、より主観的な製品評価に基づいて不正確なカウントや品質管理の問題を引き起こす可能性があり、1日に最大10万匹の魚を処理する魚加工機械のペースを維持することは明らかに困難です。あるいは、これらと同じ数量と品質管理作業は、ソフトウェアアルゴリズムと組み合わされた堅牢なエッジ推論コンピューターによって適切に管理できます。
推論機能、つまり古いロジックから新しいロジックを作成する機能を活用することで、アルゴリズムは驚くべき速度と精度で魚の切り身の数を数え、品質を評価する能力を着実に向上させることができます。
ニューラルネットワークのトレーニング
入ってくるデータの流れはシステムのニューラルネットワークを学習・再学習させ、この目的のために頑丈なエッジプラットフォームはデータ集約デバイスとして機能します。すべての視覚データは継続的にシステムに供給され、物体検出に使用される知識の完成に役立ちます。ニューラルネットワークが魚を認識する方法を習得すると、アルゴリズムは生産現場の頑丈なエッジコンピューターで使用するために展開されます。
このシナリオでは、魚は捕獲後すぐに漁船から直接生産ラインに入ります。このコンピューティング環境の環境上の考慮事項は極端であり、堅牢なエッジコンピューター自体は衝撃、振動、極端な温度、腐食性の塩水に対処できることが検証されています。
堅牢なエッジシステムの非常に堅牢な設計は、物理的な設計とコンピューティングパフォーマンスの両方を考慮しており、ダウンタイムを排除し、安定した24時間年中無休の運用を保証するように特別に構築されています。システムは、機械的および熱工学によって堅牢化されており、激しい振動、厳しい温度、湿気や汚れの要素を特徴とする運用環境でのパフォーマンスを保証するように構築されています。これらの産業用グレードのコンピューターは、極端な処理能力とストレージ容量に基づいて機能を実行するように性能検証もされています。
プログラムされたセンサーとカスタマイズされたソフトウェアアルゴリズムに加えて、ファンレスの堅牢なエッジコンピューターには、さまざまなマルチコアプロセッサーオプションが組み込まれています。これらは一般的に、CPU、GPU、およびVPUのコンピューティング要素を組み合わせて、高速で画像を分析するシステムの能力を最適化し、このタスクに人間の能力を超える重要な価値と速度をリアルタイムで追加します。
データ移動は、1Gbe接続と、Bluetooth、Wi-Fi、セルラー4G LTEテクノロジーなどのワイヤレスデータ通信オプションによってサポートされています。より高速なストレージドライブと組み合わせることで、これらのパフォーマンスアクセラレーターは、クラウド処理に依存せずにリアルタイムのローカル処理を可能にし、大量のリアルタイムデータによって発生する可能性のあるデータボトルネックを排除します。
データ処理はソースの近くで、またはソース自体で実行され、遅延、プライバシー、セキュリティ、および帯域幅に好影響を与えます。その結果、戦略的意思決定を大幅に改善する魅力的なデータを収集することで、生産性と効率が大幅に向上します。
食品メーカー向けのタックルボックス
今日、AI、IoT、および接続性の融合が連携して、加工工場が生産目標を達成し、工場の効率を高め、全体的な安全性を向上させるのに役立っています。アプリケーションは環境の物理的要件と格闘し、遅延、帯域幅、および信頼性の問題に非常に敏感であるにもかかわらず、機械とデータは密接に連携する必要があります。
スマートなハードウェア戦略は、この状況でより大きな役割を果たし、重工業オペレーションがリアルタイムの意思決定に新たなレベルでアクセスできるようにするソフトウェアパフォーマンスを可能にしています。データソースの近くまたはデータソースで高速で予測的な分析によって強化された産業オペレーションは、エッジでの機械学習と推論の要件を活用し、最終使用環境の物理的な厳しさに関係なく、より高度な自動化機能を推進しています。
Premioは、エッジからクラウドまでのコンピューティングテクノロジーを専門とするグローバルソリューションプロバイダーです。