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エッジコンピューティング活用とは？課題と対策・製品を解説
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センシング・マシンビジョン技術におけるエッジコンピューティング活用とは？
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『EdgeCortix SAKURA』は、TSMC 12nm FinFETコプロセッサ(アクセラレータ)で、
業界最高レベルの計算効率とレイテンシを実現するエッジAIコプロセッサSoCです。
SAKURAは、40TOPSのシングルコアであるDynamic Neural Accelerator (DNA)IP
という、全ての計算エンジンをつなぐ再構成可能なデータパスを内蔵した
当社のニューラルプロセッシングエンジンを搭載しております。
ご要望の際はお気軽に、お問い合わせください。
【活かせる産業分野】
■インテリジェントモビリティ/インテリジェント電気自動車
■防衛とセキュリティ
■5G通信
■VR/AR など
※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お問い合わせください。
エッジAIコプロセッサ『EdgeCortix SAKURA』
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センシング・マシンビジョン技術におけるエッジコンピューティング活用
センシング・マシンビジョン技術におけるエッジコンピューティング活用とは？
センシング技術やマシンビジョン技術で取得したデータを、クラウドに送信する前に、発生源の近く（エッジ）にあるデバイス上でリアルタイムに処理・分析する技術です。これにより、高速な意思決定、通信帯域の削減、プライバシー保護などが可能になります。メカトロニクス制御においては、製造ラインの異常検知、ロボットの自律制御、品質検査の自動化などに活用され、生産性向上やコスト削減に貢献します。
課題
リアルタイム処理の遅延
クラウドへのデータ送信・処理には時間がかかり、高速な制御が求められる場面で遅延が発生し、機会損失や事故のリスクを高める可能性があります。
通信帯域の逼迫
高解像度の画像データや大量のセンサーデータをクラウドに送信すると、通信帯域が逼迫し、通信コストの増大や通信障害のリスクが生じます。
プライバシーとセキュリティ懸念
個人情報や機密情報を含むデータをクラウドに送信する際、情報漏洩や不正アクセスといったプライバシー・セキュリティ上のリスクが懸念されます。
エッジデバイスの処理能力限界
エッジデバイスの限られた計算リソースでは、複雑な画像解析や高度な機械学習モデルの実行が困難な場合があります。
対策
分散処理アーキテクチャの導入
データ処理をエッジデバイスとクラウドに分散させ、リアルタイム性が求められる処理はエッジで、集計・分析はクラウドで行うことで、全体の処理効率を向上させます。
データ圧縮・フィルタリング技術の活用
エッジ側で不要なデータを削減したり、重要な情報のみを抽出したりすることで、通信量を大幅に削減し、通信コストを抑制します。
オンエッジでの匿名化・暗号化
機密性の高いデータは、エッジデバイス上で匿名化処理や暗号化を施してから送信することで、プライバシーとセキュリティを確保します。
軽量化されたAIモデルの採用
エッジデバイスの性能に合わせて最適化された、軽量で高速なAIモデルやアルゴリズムを開発・採用することで、処理能力の限界を克服します。
対策に役立つ製品例
組み込み型AI処理ユニット
小型で低消費電力ながら、画像認識やデータ分析に必要なAI処理をエッジ側で実行できるハードウェアモジュールです。複雑な計算をデバイス上で完結させ、リアルタイムな判断を可能にします。
リアルタイムデータ分析システム
センサーデータや画像データをエッジで収集・分析し、異常検知や状態監視をリアルタイムで行うソフトウェアです。クラウドへのデータ送信量を最小限に抑えつつ、迅速なフィードバックを提供します。
セキュアエッジゲートウェイ
エッジデバイスから収集したデータを、暗号化やアクセス制御を行いながら安全にクラウドへ転送する役割を担います。データのプライバシーとセキュリティを確保しながら、効率的なデータ連携を実現します。
最適化された画像処理ライブラリ
限られたリソースのエッジデバイスでも高速に動作するように設計された画像処理アルゴリズム集です。複雑な画像解析タスクをエッジで実行可能にし、リアルタイムな品質検査などを実現します。
