ロボット工学やドローンのためのAI推論

効率的かつ高性能なAI推論により、ペイロードサイズを縮小しながら柔軟性を向上

様々な場面で「視覚」を提供

ロボットやドローンに組み込まれた「ビジョン」によって、人間が容易に到達することが困難な場所まで知覚を広げることができます。小型の乗り物は、高性能なAI処理を活用することで、サイズ、重量、電力を削減しつつ、走行距離や時間を向上させることができます。また、高度な推論技術により、ロボットは、プログラムの負担を軽減し、生産性向上に要する時間を短縮することができるようになります。

male-engineer-doing-inspection-using-drone-1ミッションクリティカルなインフラを安全に運用し続けるためには、構造的完全性が必要です。定期的な検査には時間がかかり、担当者にとっても危険な作業です。また、非常時の検査には、さらに緊急性が増し、時には危険も伴います。

無人機であるドローンは、人間が操作する際に生じるリスクをほとんど伴うことなく、高いセンサー解像度で、迅速に検査を行うことができます。 また、ドローンは建造物の内部や周囲に到達できることが多く、パイプラインや貯蔵タンクの内部を見るなど、新しい「視点」を提供します。

ドローンにAI処理をより多く搭載することで、持続的なクラウド接続や複雑なプログラミングなしに、点検パターンを自動化し、インフラの欠陥を発見することができます。また、解像度の高いセンサーやさまざまなモダリティを使用して知覚を強化することも可能です。そして、消費電力の削減により、滞空時間がより長くなり、ドローンがより長距離を飛行することが可能になります。

Activity-Monitoring-2監視というと、施設内や周辺への侵入者を検知するセキュリティのことを思い浮かべる人が多いのではないでしょうか。このような監視はドローンの重要なアプリケーションの一つですが、それだけではありません。アクティビティ・モニタリングは、生産性においても大きな影響を与えることができます。

ドローンが施設上空を繰り返し飛行することで、ミッションの合間に発生する変化を確認することができます。例えば、建設現場内で使用する機材が正しい場所に運ばれたかをドローンで確認することができます。また、ドローンを使うことで業者は従業員を現場に送り出すことなく、会社から在庫を確認することができます。そして、農場、油田、鉱山などの広範囲に及ぶ事業においては、ドローンを使って、作業が必要な場所や作業員がいる場所を確認することができます。

AIを搭載したドローンは、ヘルメット着用違反などの危険な状態の検出や、車両や資材の動きなどの変化を把握するのにも役立ちます。また、該当の場所にいる人や車の数を計測し、作業の進行状況を確認することもできます。

Fire-Drone自然災害、建造物の火災や倒壊、危険物流出などの緊急事態では、いかに早く対応できるかが非常に重要です。被災者、救助者、近隣住民にとって危険な状況になっている可能性があるからです。迅速に判断し、対応することで人命を救うことができます。

空、陸、海を問わず、ロボット車両は、初動隊員を危険にさらすリスクを減らし、現場に突入することができます。センサーの種類によっては、人間の知覚を妨げるような障害物を見通すこともできます。また、閉じ込められた人に近づいて遠隔通信を確立することもできるかもしれません。正確な位置と視覚的なトリアージは、救助の優先順位とルートの決定に役立ちます。

AIによって、ロボットは難しいプログラミングを行うことなく、より多くの能力を得ることができます。画像の解析や、物体の認識・追跡が向上するだけでなく、SLAM(Simultaneous Location and Mapping)の強化により、正確な動作の把握が可能になります。

EdgeCortix SAKURA PCIe Dev Card expands a host system with a powerful, yet efficient edge AI chip delivering 40 TOPS

SwaPを最小化するエッジAIチップ

Dynamic Neural Accelerator IP(DNA IP)を内蔵したEdgeCortix SAKURADNA IPで設計したカスタムエッジAIチップを使用することで、ロボットやドローンの設計者は以下ようなのメリットを得ることができます。
  • 効率性:SAKURAは、GPUベースのアーキテクチャと比較して、高い電力供給と冷却を必要とせずに、最大16倍の推論速度/秒/Wを実現します。
  • ランタイムで再構成可能: DNA IPは、特定のAI推論モデルに最適化されているのではなく、柔軟性と性能のバランスを考慮して設計されています。
  • 高い使用効率:並行ニューラルネットワークモデルで80%以上という優れたハードウェア使用効率によってその性能を発揮します

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