人工知能 (AI) と機械学習 (ML) は、急速に多くのアプリケーションや製品の中核になりつつあります。その理由の1つは、AIとMLにより、設計者は起こり得るすべてのイベントをコーディングするのではなく、システムをトレーニングできるようになることです。そうすることで、かなり複雑なタスクをより簡単に実装できるようになります (ただし、コンピューターが結論に到達する方法はより不明瞭になります)。
過去10年間、商用AIが広く導入されて以来、機械学習アルゴリズムは複雑であるため、その実行にはデータ処理センターに依存してきました。残念ながら、これにはいくつか問題があります。まず、データセンター経由でAIを使用するデバイスはインターネット接続が必要であり、これによりセキュリティ リスクが増大する可能性があります。第二に、会話などの潜在的に機密性の高い個人データをデータセンターに送信する必要がある可能性があり、プライバシーに関する懸念が生じる可能性があります。最後に、インターネット接続には何らかの遅延が発生することが多く、それによってシステムの応答性が低下します。
これらの問題を克服するために、「エッジ コンピューティング」と呼ばれる新しい形式のAI処理が急速に普及しつつあります。エッジ コンピューティングでは、データ センターを必要とせずにデバイスが単純なAIアルゴリズムをローカルで実行できます。GoogleのCoral製品シリーズには、TensorFlowコア上でローカルAIシステムを実行できるエッジ コンピューティング対応デバイスが含まれています。しかし、これらの製品とは何でしょうか。また、どのような用途で役立つのでしょうか。
コーラル開発ボード
の コーラル開発ボード i.MX 8M SoCをベースにした強力なシングルボードマシンです。1秒あたり最大4兆回の演算 (TOPS) を実行できるテンソル プロセッシング ユニット (TPU) を統合し、TOPSあたりわずか0.5 Wしか消費しません。このボードには、GC7000 lite GPU、1 GBのLPDDR4、8 GBのeMMCフラッシュ メモリも統合されています。
この特定の開発ボードにはWi-Fiコントローラーが統合されており、有線イーサネット接続が不要になり、リモート操作が可能になります。ボードのコンピューティングセクションはマザーボードから取り外すことができるため、既存の製品に直接統合できます。また、取り外し可能なモジュールを一括注文して、プロトタイプを本格的な製品に拡張することもできます。開発ボードは小型サイズなので遠隔地に最適です。また、40ピンGPIOヘッダーにより両方の外部回路に接続できます。
コーラルUSBアクセラレータ
すべてのプロジェクト、特にレガシー ハードウェアに依存するプロジェクトがCoral Dev Boardを直接統合できるわけではありません。AIコプロセッサのみが必要なこのような場合、 Coral USB Accelerator は非常に貴重なアドオンになります。Coral USB Acceleratorには、1 TOPSあたりわずか0.5 Wの消費電力で最大4 TOPSを実行できるTPUが統合されています。Debianベースのホストに接続すると、効率的なAI処理が有効になります。これにより、複雑なAIニューラル ネットワークで停止していた貴重なプロセス リソースを他のタスクに割り当て可能になり、USBアクセラレータのサイズが小さいため、ポータブルでスリムなアプリケーションに最適です。TensorFlowプロセッサにより、USBアクセラレータはMobile Net V2などの最先端のモバイル ビジョン モジュールを100 fpsで実行できるようになり、プロジェクトに高精度のカスタム画像分類を提供できるAutoML Vision Edgeをサポートします。
Coral 5MPカメラモジュール
多くのAIおよびMLプロジェクトはビジョンと画像処理に基づいていますが、Coral Dev Boardがまさにこれを実行する場合、 5 MPカメラ モジュール は最適な候補です。5メガピクセル モジュールは、画像キャプチャにOmnivision OV5645 SoCセンサーを使用し、自動フォーカス、自動露出、ホワイト バランス、バンド フィルター、照明、バックレベル キャリブレーションなどの機能を備えています。露出やバックライトの変化はニューラル ネットワークの結果に劇的な影響を与える可能性があるため、これらの機能はAIおよびML環境では非常に重要です。
上記のような自動制御は、オブジェクトの画像の一貫性を高め、AI/MLネットワークの精度を向上させるのに役立ちます。さらに、自動制御により、CPUによる画像処理が不要になり、カメラの調整に必要だったリソースを解放できます。カメラの小型サイズ (25 × 25 mm) は、モバイル、RC、ドローン、その他の遠隔地を含む多くの用途に最適です。
サンゴ環境センサーボード
多くのIoTおよびAI/MLベースのプロジェクトは、センサーからの何らかの形式の測定に依存しています。Coral環境センサー ボード は、128 × 32 OLEDディスプレイ、HDC2010湿度センサー、OPT3002周囲光センサー、BMP280気圧センサーを統合しているため、Coral Dev Boardを使用するプロジェクトに最適なアドオンです。環境センサー ボードには、Googleキーを備えたMicrochip ECC608暗号チップも含まれており、安全なIoTプロジェクトの作成が可能になり、GoogleのIoT Coreと連携します。拡張可能な溝コネクタにより、環境センサー ボードを他のセンサーに接続してプロジェクトを簡単に拡張できます。また、ボードにはUART、I2C、PWM用の他の接続も含まれています。
Google AIYビジョンキット
Google AIY Vision Kit は、Raspberry Piカメラボード、Intel Movidius Myriad Vision Processing Unit (VPU)、TensorFlow機能を組み込んだRaspberry Piベースのシステムです。Google AIY Vision Kitを使用すると、顔の感情、物体認識、さらには物体追跡を認識できる視覚的な機械学習システムを素早く作成できます。このシステムははんだ付けを一切必要とせず、段ボール製の筐体が付属しており、エンジニアであれば誰でもビジュアルベースのAI/MLシステムのプロトタイプを迅速に作成できます。
AIY Vision KitはPython経由でプログラム可能で、Python APIライブラリは複雑なコードを排除し、視覚的な機械学習を始めたいデザイナーに直感的なAPIを提供します。
