画像処理に最適なエッジAI向け産業用PC AIR-200【英語版】製品カタログ | カタログ

画像処理に最適なエッジAI向け産業用PC AIR-200【英語版】

最終更新日: 2024-11-12 16:53:47.0

上記では、電子ブックの一部をご紹介しております。

Intel Movidius VPU｜1080p 120fpsエンコード＆デコード｜12~24V｜OpenVINOサポート
Intel Core i5プラットフォームで2 x Intel Movidius Myriad X VPUを搭載し、最大1080pのビデオエンコード・デコード、交通モニタリング、ナンバープレート・車種認識に適したマルチチャネル処理などの、高性能コンピュータのニーズに対応します。

【当製品の主な特長】
■Intel Core i5-6442EQ QC SoC
■2x Intel Movidius Myriad X VPU MA2485 内蔵
■Intel OpenVINOツールキットをサポート
■最高のグラフィック機能、最大1080p/240fpsのビデオエンコードとデコードをサポート
■絶縁12〜24VDC広範囲電源入力
■拡張可能な多様性コミュニケーション、例： WLAN、WWAN
■MIL-STD-810Gによって認定された防振および耐衝撃性（堅牢）
■一般規格、CE、FCC、CB、UL、CCCおよびBSMIの認定
■開発キットEdge AI Suiteビルトイン

関連情報

画像処理に最適なエッジAI向け産業用PC AIR-200

当社の使命は、お客様、パートナー企業様、
そして社会との協創による未来とIoTワールドの実現であると考えます。

当社は1983年の設立以来、高品質・高性能コンピューティングと
IoTプラットフォームの開発・製造の技術革新を行ってきました。

標準的なコンピューティングとIoTプラットフォーム製品の開発・提供だけではなく、
DMS(Design and Manufacturing Service)による
付加価値あるカスタム化サービスも提供する事で、お客様事業の成長に貢献しています。

【AIによる正確な顔認識！】顔認証システム、Ei-A100

【IoTを実現】エッジ機械学習システム、Ei-A110

エッジAI加速モジュール、VEGA-320 / 330

アドバンテックのエッジAI推論システムAIRシリーズ

アドバンテックのエッジAIソリューションについて

AIとIoTを組み合わせた「AI×IoT」は、近い将来、世界規模での主要な「成長エンジン」としてその役割を果たすでしょう。そうした潮流の中、AIを迅速に導入し、貴社の可能性を最大限に発揮していただくため、アドバンテックは、エッジでのAIに対応するハードウェア＆ソフトウェアの「統合型ソリューション」を提案いたします。

産業向けに高信頼性あるハードウェアAIエンジンや推論プラットフォーム、AI機能を搭載したソフトウェアをお届けします。アドバンテックのエッジAIソリューション（Edge AI Solution）は、ドローンやAGV（無人搬送車）・店舗向けキオスク端末・工場での外観検査・医用画像処理・交通モニタリングなど、幅広い業界にわたるAI導入を支援いたします。

アドバンテックのAI加速モジュール【VEGAシリーズ】について

アドバンテックのAI加速モジュール(VEGAシリーズ)は、m.2やminiPCIe、PCIe x4などのフォームファクタ内で高性能モジュールとして機能し、CPU負荷を軽減しながら既存システムに簡単に統合することが可能です。

さらに、Edge AI Suiteを用いれば、エッジデバイス上で簡単にAI推論エンジンを有効化できます。VEGAシリーズは、店舗や製造、輸送、医療分野に最適なAIアプリケーションです。

Intel DevCloudでエッジAIを体験しよう

《「Intel DevCloud for the Edge」の使い方》
STEP 1 :「Get Started」をクリックしてアカウントを登録。

STEP 2 : 開発
Jupyter Notebookで提供されているリファレンスサンプルからコードを編集。
OpenVINOを使用してコードを段階的に学習および実行し、事前学習済みモデルをダウンロード。
モデルオプティマイザーを使用してモデルを準備。
事前に録画されたビデオまたはライブストリームのパスを設定。

STEP 3 : ジョブの送信
エッジアクセラレータとして使用できるアドバンテックのエッジAIソリューション（CPU、GPU、VPU、FPGA）を選択。
アプリケーションをジョブキューに送信して、特定のエッジコンピューティングノード、または同時に実行されている複数のエッジコンピューティングノードで推論を実行。

STEP 4 : 結果
Jupyter Notebookで推論結果を表示。

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