エッジAIシステムの応用事例

アドバンテックのEdge AIソリューションであるMIC Jetsonシリーズは、完全なNVIDIA® Jetson™プラットフォームを提供し、組み込みモジュールでGPUワークステーションの性能を活用することができます。アドバンテックのMIC Jetsonシリーズは、厳格な検証を行い、冷却、機械および電気的互換性、産業用の振動防止、高温動作能力、モジュール化、コンパクトなデザインを確保しています。これは、モニタリング、輸送、製造分野における理想的なEdge AIプラットフォームです。

2016年から2022年までの間、中国の風力発電のメンテナンス市場は年々成長し、2023年6月末時点で、中国の風力発電容量は約3億4千万kW、前年同期比で17.2％増加しました。多数の実際の事例データを利用して、中国の風力タービン製造業者は高度に正確な人工知能モデルを開発しました。氷の検出精度はクラックの検出精度とともに95％を超え、雷の識別精度は80％を超えました。

MIC-720AIは、AI推論技術を活用して収集された大量のデータを用いて流量を監視し、従来の車両識別方法を超える性能を発揮します。MIC-720AIは、路上で深層学習計算要件を満たし、収集したメタデータを中央制御室に転送されます。さらに、他の交通設備との統合のために複数のインターフェースを提供しました。

台北市の交通信号機は、歩行者が安全に交差点を渡るために、非常に長いカウントダウンを提供し、固定された十分な時間を与えています。しかし、夜間に台北の道路を横断する歩行者や車は減少しており、待ち時間を増加させる傾向にあります。研華のEdgeAIシステムの導入により、主要道路の夜間の赤信号待ち時間が35％削減され、緑信号時間が7〜79％増加しました。これにより年間約23トンの二酸化炭素排出が削減され、各交差点ごとに年間約183万台湾ドルの経済効果がもたらされました。

近年、養蜂家は冬に30％の蜜蜂の減少を報告しています。これは許容範囲の2倍です。同様に、野生の蜜蜂も減少しています。将来の蜂箱の損失を制限するためには、蜂箱の健康状態や蜜蜂の行動、女王蜂の失敗などを詳しく理解する必要があります。現在、蜂巣の健康状態を把握するため、SASはIoTデータを収集し、視覚化し、ビデオと音声データをAIで分析が必要でした。

国際取引におけるコーヒー豆の品質を確保するには、焙煎前に変色、発酵、カビ、虫害、および破損や欠けた殻などの問題を検出するためのスクリーニングプロセスを経る必要がありました。しかし、手作業による選別は労力を要し、疲労による誤りが発生しやすいため品質の一貫性が保たれていません。アドバンテックはコーヒー生産者向けに供給チェーンと価値チェーン全体で豆を分析し、様々な特性に基づいて選別するAIを活用したソリューションを提供しました。

長年にわたり海老の養殖は収益性の高い産業でしたが、非効率性や廃棄物に関連する課題に直面しています。しかしながら、人工知能（AI）はこの産業における効率性と持続可能性の重要な要因として浮上しています。AIを監視や管理に活用することで、養殖業者は餌のプロトコルを最適化し、海老の健康維持ができるため、廃棄物を削減し、飼料変換率を向上させて海老の生産量を増加することができました。

家畜の健康管理にAIを導入することは、乳製品生産業を革新しています。農家は、健康を脅かす疾病を迅速に識別し、適切な対策を講じることに苦労してきました。これは乳製品生産や食料安全保障に大きな影響を与えています。しかし、AIを活用した家畜健康管理の早期検出システムにより、農家は病気の牛を簡単に特定し、病気の拡大を防ぐために迅速なを取ることができました。

卵の生産業者が消費者に届ける卵の品質向上のため、AIを導入した自動光学検査（AOI）を活用しています。このシステムは、消費者の手に渡る前に低品質な卵を見つけ出し排除することで、ひび割れや変色、その他の欠陥を持つ卵を特定して取り除くのに役立ちました。この技術により人為的なミスや労働コストのリスクが軽減されます。なぜなら、検査プロセスを自動化することで手作業が不要になるからです。高速かつ高精度な検査を提供するよう設計されており、時間とリソースを節約します。

農村地域の高齢化により、農業は果物の収穫能力の低下に直面していますが、ロボットや人工知能などの技術が解決策を提供しています。AIとカメラによる画像処理を備えた収穫ロボットは、検知した熟した果物をアームで効率的かつ正確に収穫することができます。これらのロボットの活用は、高齢化が進む地方住民の収穫能力の低下に対処すると同時に、効率を向上させ生産コストを削減しました。先進的な農場では、生産性向上のために既にロボットを導入しています。

新鮮な農産物の需要が高まる中、果物の収量を予測する方法がより効率的かつ信頼性の高いものになっています。生産性を向上させ、商業的および運用上の意思決定を最適化するだけでなく、農家は高解像度分光画像と画像処理技術を介して果物を正確かつ迅速に検出し数えることができます。AIを使用して果物の収量を予測することで、農家の利益が増加し、より効率的なサプライチェーン管理が実現されました。

MIC-720AIは、一定の品質を保つために多種多様なAIモデルを導入し、すべてのクッキーが生産ラインで適切に焼かれることを保証しています。従来の目視検査に基づく伝統的な品質管理プロセスと比較して人工知能の推論は、個々のクッキーの焼き方の微妙な違いを検知し、オーブンの調整を行い、品質基準を満たします。これにより、不十分な焼き上がりや過剰な焼き上がりを防ぐことができました。

食品加工中の食品汚染を防ぐために、労働者は少なくとも20秒間手を洗い、六つの手順に従う必要があります。しかし、食品加工工場の管理者にとっては、これらの厳しい規定は手間がかかります。食品加工会社は、手洗いを監視し、厳格な手洗い要件を実行するシステムを利用することで、工場の生産性と効率を維持できる利点があります。人工知能システムはこれを実現し、問題が発生した場合にはすぐに管理者に通知を送信します。

AIの推論には多大な計算能力が必要であり、計算を高速化するためにGPUベースのソリューションが必要です。MIC-730AIは、NVIDIA® Jetson AGX Xavier™ GPUによって支えられ、エッジAIシステムとして機能します。MIC-730AIの強力な処理能力により、高精度なテキスタイルの自動検査がより速く正確に行われるようになります。AI推論技術を使用したテキスタイルの欠陥検出は、最も微細な欠陥を効果的に識別し、高品質の製品を確保します。

MIC-730AIは、外観上の欠陥を持つヒートシンクを比較し、識別するためにAI画像解析を行います。これは、顧客から収集された欠陥のある製品の画像をAIモデルにトレーニングデータとして提供し、ソフトウェアとハードウェアを導入する前に行われます。AIモデルがトレーニングを完了すると、トレーニング済みのモデルがMIC-730AIに組み込まれます。その後、人工知能の視覚検査が行われ、一般的な物理的ルールで分類が難しい圧縮、汚れ、傷などの欠陥が識別されます。

AIシステムは、カメラを使用して労働者の動作を記録し、その後AI推論を使用して画像とビデオを分析します。このシステムは鋳造工場が問題点を見つけ、生産効率を向上させるのに役立ちます。5つの主要な電子製造サービス代工工場がこのシステムを採用しており、AIの深層学習ソフトウェアを活用することで、これらの工場はわずか2か月で時間あたりの生産量（UPH）を5％向上させました。

エッジAIを活用することで、通常カメラからの映像をリアルタイムに分析でき、重要な安全上の決定を行うことができます。例えば、本当に侵入があったのか、それともただの誤報かを見極めることができます。もし何か異常があれば、すぐに通知を携帯に送ることができ、その中には録画された映像や写真も含まれます。最も重要なことは、これらのセキュリティシステムには追加のコストがかからず、高価なセンサーの取り付けや高額なメンテナンス費用もかかりません。この方法は、事前に設置されたセキュリティカメラを使って家族や資産を守るための理想的な解決策です。

現代の建設現場では、リアルタイムのビジョン検出システムが20から30のライブストリームを同時に分析しています。これらのシステムにおいて、視覚AIは現場の作業員や機器の可視性を向上させ、潜在的な危険状況への対応能力を高める役割を果たしています。例えば、作業員が移動中の機械に不注意に近づくなどの危険を識別することがあります。リアルタイムのビデオソースは、クラウドを介してどのような画面を持つデバイスでも転送可能です。事故や悲劇を回避するために、リアルタイムの警報は画面に表示されるだけでなく、SMSや電子メールなどの手段でも通知されます。

GoodLinkerとアドバンテックは、画面データ抽出装置（SDE）を設計しました。この装置は、ソフトウェアとハードウェアを統合することでデータ収集の問題を解決します。アドバンテックのMIC-710AIX産業用エッジAIコンピュータは、GoodLinkerのOCR認識を活用し、優れたSDEソリューションを提供します。このシステムは、VGA/HMIデータ出力を利用して、画面上に表示されるデータを目視で識別し、記録します。SDEは外部装置なので、生産計画や生産ラインへの影響を最小限に抑えながらデータ収集を行うことができます。

近年、自動運転技術が急速に進化しています。しかし、台湾の自動車産業は市場の需要に基づいており、自動運転の乗用車の発展には制約があります。そのため、台湾は自動運転技術の普及において、自動運転バスに焦点を当てる取り組みを強調しています。

COVID-19パンデミックが猛威を振るう中、環境の定期的かつ頻繁な消毒はウイルスの脅威を排除するために必要です。消毒作業に人手を送ることは非常に危険であり、特に高リスクの現場では、わずかな人為的ミスが感染源の漏洩を引き起こし、さらにはアウトブレイクを引き起こす可能性があります。人間をロボットに置き換えることで感染のリスクを大幅に低減し、安全な環境を効果的に維持することができます。

新型コロナウイルスが大流行の中、定期的かつ頻繁な環境の消毒がウイルスの脅威を排除するために必要不可欠です。消毒作業を人間を派遣せずに行うことは危険であり、特に高リスクな領域では小さな人為的ミスでも感染源の漏洩を引き起こし、疫病の発生を招く可能性があります。ロボットを人間の代わりに使用することで、感染のリスクを大幅に低減し、安全な環境を効果的に維持することができます。

多くの物流企業は、トラックに人工知能監視システムを搭載して、荷物の成功した配送と運転手の安全を確保しています。一部の車両モニタリングシステムは持続的な学習機能を欠いており、通常、事前に定義された予期しない事象に基づいて判断を下すため、誤った判断を引き起こすことがあります。ZH-AOIは、AIソリューションを提供する専門企業であり、昨年、電子商取引のトラックフリート向けに数百台のAIトラック管理システムを構築しました。