プレミオブログ - market_security-and-surveillance

Bridge advanced AI models with rugged industrial hardware. Discover how Premio powers real-time physical AI, low latency, and edge autonomy.

ファンレスのエッジコンピューティングが、どのようにリアルタイムのドローン検知と空域監視を強力かつ確実に実現するかをご紹介します。

海洋テクノロジープロバイダーが、PremioのJCO-1000-ORN-Aシリーズ（NVIDIA Jetson Orin NX 16GB搭載）を導入し、堅牢、コンパクト、かつ信頼性の高いエッジAIコンピューティングでポータブルな海洋状況認識を可能にした方法をご覧ください。

Premioの堅牢なDCO-1000-ASLが防衛技術プロバイダーの安全でスケーラブルなデータ収集を可能にした方法をご覧ください。

RaySecurとPremioが提供するセキュリティおよび監視における最新のイノベーションをご紹介します。今回のエピソードでは、郵便物のセキュリティにおける脅威検出において、エッジコンピューティングが果たす重要な役割に焦点を当てます。

RCO-1000がIoTゲートウェイとして、エッジセンサーデータのテレマティクスとクラウドベースのインテリジェントな視覚的監視プラットフォーム間のギャップをどのように埋めるかをご覧ください。

Premioの堅牢なファンレスミニPCが、いかに過酷な環境下でコンパクトかつ信頼性の高い、ミッション対応の性能を提供することで、軍事野外情報活動を強化するかを探ります。

Premioのオールインワンタッチスクリーンコンピューターが、半屋外駐車場アプリケーション向けに堅牢で高性能なソリューションを提供した経緯をご覧ください。

セキュリティスクリーニング技術の世界的リーダーが産業用コンピューターに関する問題に直面したとき、彼らはPremioに助けを求めました。Premioがどのように彼らの課題を解決し、生涯にわたるパートナーシップを築いたかをご覧ください。

スタジアム照明メーカーが、AI視覚技術向けに産業用GPUコンピューターをどのように探したのか、その経緯をご覧ください。

プレミオの小型産業用コンピュータが、過酷な産業環境において、いかに信頼性の高いリアルタイムデータ処理、センサーとカメラのシームレスな統合により火災検知システムを強化するかをご覧ください。

Premioの頑丈なエッジコンピュータが、大手州法執行機関の車載モバイルデータ端末（MDT）システムをどのように強化しているかをご覧ください。

米国の主要都市がAIを活用してどのように洪水防止と監視に取り組んでいるか、このケーススタディで学びましょう

セキュリティソリューションプロバイダーが、Premioの頑丈なNVIDIA Jetson Edge AIコンピューターをどのように活用して、リアルタイム分析と迅速な意思決定を促進したかをご覧ください。

あるメジャーリーグのスポーツ組織が、どのように3.5インチの産業用シングルボードコンピュータを使用して顔認証アプリケーションのセキュリティと監視を行っているか

先進的なサーモグラフィーソリューションを扱う企業が、熱技術革新におけるソリューションをカスタマイズするために、そのハードウェアアプライアンスに産業用タッチパネルPCをどのように活用しているかをご紹介します。 

ラギッドエッジコンピューティングは、ローカライズされた処理と推論分析を活用し、有害な森林火災をリアルタイムで検出します。詳細はこちらをご覧ください。

推論は、コンピュータシステムが学習済み機械学習アルゴリズムに基づいて予測を行う際に発生します。推論の概念は新しいものではありませんが、これらの高度な操作をエッジで実行できるようになったのは比較的新しいことです。 エッジベースの推論エンジンの背後にある技術は、組み込みコンピュータです。しかし、明らかにそれ以上に、増幅されたコンピューティング能力、大量のストレージ、そしてリアルタイムで大量のデータを処理するための必要なI/Oを備えています。目標は、データが生成される場所にできるだけ近い場所で操作を実行し、最短時間で最も正確な結果を達成することです。その場所は通常、外部データがシステムに入力されるセンサーのすぐ近くです。決定が下されると、通常はエッジに送り返されて実行され、エッジでのリアルタイムの意思決定を促進します。 エッジベースの推論エンジンにとって重要な懸念事項は、展開される環境です。たとえば、衝撃や振動に耐えるように設計する必要があるでしょうか？極端な高温または低温にさらされるでしょうか？パフォーマンスアクセラレーションの適切なバランスを提供するでしょうか？これらの質問に対する回答は、それぞれ異なる設計、または少なくとも異なる設計アプローチにつながる可能性があります。 一部のベンダーは、環境問題に関する社内テスト機器を完備しています。これには、熱制御のシミュレーションや、もちろん衝撃と振動が含まれます。ほとんどのアプリケーションでは、「堅牢な熱アプリケーション」向けに設計されたシステムは、-40℃から+70℃までの温度で動作でき、20Gまでの衝撃と3Grmsの振動に耐えることができます。 AIの強化 汎用組み込みコンピュータと、推論アルゴリズムを処理するように設計されたコンピュータとの間には明確な違いがあります。まず、推論エンジンには最高の計算性能が求められます。データセンタープラットフォームの機能を取り込んだシステムであっても、どんな設計者でもハイエンドのX86プロセッサを既製品から入手してシステムに組み込むことができます。しかし、最大の処理能力を持つシステムを設計するには、ハードウェアとソフトウェアの両面で人工知能システムに関する深い専門知識と経験が必要です。Premioの専門家は、その堅牢なハードウェアエンジニアリングと産業グレードのコンピュータプラットフォームの設計でその要件を満たしています。 製品ウォークスルー：AIエッジ推論コンピュータ (RCO-6000-CFL) - The Rugged Edge Media Hub Premioは、エッジでシステム性能を最大化するEdge Boost Nodesというモジュール式テクノロジーを開発しました。ハードウェアノードはプラットフォームの下部に物理的に取り付けられ、リアルタイムのインサイトのためにデータ収集を必要とするエッジレベルのワークロードにハードウェアアクセラレーションを提供します。この2ピースのモジュラー設計は、革新的なキャニスターブリックにNVMe（不揮発性メモリ）ソリッドステートディスク（SSD）と並列コンピューティング性能のためのGPUを搭載することで、プラットフォームの堅牢性を維持しつつ、性能を向上させます。各Edge Boost Nodeは、それらのコンポーネントの信頼性を確保するために、高RPMのアクティブ冷却を使用しています。 （画像提供：Premio Inc.）  AI推論コンピュータの設計のすべて - The Rugged Edge Media Hub Premioからは、さまざまなEdge Boost Nodesが提供されています。たとえば、オプションの1つであるRCO-6000-CFL-2N2060Sは、ホットスワップ可能なNVMe SSDキャニスターを追加し、最大2つの15mm U.2 SSDとPCIe GPUを搭載できます。2番目のオプションであるRCO-6000-CFL-4NHはストレージ容量を強化し、ハードウェアおよびソフトウェアRAIDをサポートする高容量NVMeストレージのために、2つの15mm U.2 SSDを収納する2つのホットスワップ可能なNVMe SSDキャニスターをサポートします。3番目のオプションであるRCO-6000-CFL-8NSは、さらに高速なNVMeストレージに焦点を当てており、システムインテグレーターに最大8つの7mm、2.5インチU.2 NVMe SSDを追加する機能を提供します。これはPremioのEdge Boost Nodeポートフォリオに間もなく追加される予定です。 RCO-6000-CFL-4NH/8NS AIエッジ推論コンピュータ | モジュール式edgeBOOSTノード | 性能アクセラレーション -...