La creciente accesibilidad de la inteligencia artificial (IA) para aplicaciones industriales en el edge presenta a los desarrolladores de sistemas nuevas presiones de tiempo de comercialización para mantenerse por delante de la competencia. Del mismo modo, los fabricantes de dispositivos deben decidir qué funcionalidad de IA en el borde diferenciará con éxito sus productos, y si eso implica automatización basada en audio o video o capacidades inteligentes de interfaz humano-máquina (HMI). Con este fin, los equipos de ingeniería se benefician de soluciones prácticas y modulares que reducen la complejidad del desarrollo mientras permiten actualizaciones posteriores a medida que evolucionan las cargas de trabajo de IA y los conjuntos de chips. Este blog discutirá casos de uso típicos de IA en el edge en la automatización industrial antes de presentar soluciones de hardware basadas en SMARC, eficientes en energía y listas para IA de SECO. Luego describirá cómo los ecosistemas más amplios de software y desarrollo de SECO apoyan un despliegue rápido y escalable.
La IA en el edge está transformando la automatización industrial. Al colocar inteligencia directamente dentro de las máquinas, controladores y puertas de enlace, los fabricantes de equipos originales (OEM) y los operadores de fábricas pueden proporcionar inferencia de baja latencia, conciencia de seguridad constante y una seguridad de datos más sólida. Aquí, el valor de la nube cambia del procesamiento a la orquestación del ecosistema a través de la gestión de flotas y análisis agregados para diagnósticos remotos.
Para máquinas inteligentes e interfaces hombre-máquina (HMI), la IA en el edge ofrece numerosos beneficios de seguridad y protección. Los sistemas de audio con IA pueden detectar llamadas de socorro del operador para el apagado automático del equipo y proporcionar reconocimiento del operador para funcionalidades específicas del usuario o acceso controlado. De manera similar, los sistemas de visión con IA pueden monitorear el cumplimiento del equipo de protección personal (EPP) y la ocupación de zonas inseguras para reducir incidentes en los pisos de fábrica.
Sin embargo, los marcos de IA, las cadenas de herramientas y las plataformas de hardware están evolucionando continuamente, lo que presenta desafíos para los desarrolladores que implementan IA en el edge. Asegurar una ventaja competitiva también exige un rápido tiempo de comercialización.
La arquitectura basada en estándares y las soluciones comerciales disponibles (COTS) ayudan a reducir la complejidad y el riesgo al tiempo que permiten la reutilización de la plataforma a lo largo de los ciclos de vida del producto. Para la IA industrial en el edge, las plataformas modulares con computación integrada, aceleración de IA y E/S industrial reducen el tiempo de desarrollo al proporcionar arquitecturas validadas sobre las cuales basar productos. Al acelerar la integración, simplificar la escalabilidad y acortar los ciclos de implementación, estas plataformas permiten a los equipos de OEM centrarse en ofrecer funcionalidades específicas de la aplicación, un rendimiento diferenciado y valor a los clientes.
Plataformas COM abiertas para IA industrial en el edge
Para equipos de automatización industrial como cámaras de líneas de ensamblaje, robots móviles autónomos y controladores inteligentes, los sistemas en módulos (SOM) pueden proporcionar procesamiento de IA de alto rendimiento en un espacio físico reducido. Su tamaño compacto y montaje basado en portadores simplifican la instalación en gabinetes existentes y HMI, lo que hace que los SOM sean ideales para actualizaciones y aplicaciones con limitaciones de espacio. El bajo diseño de potencia térmica (TDP) es igualmente crítico en estos entornos. Muchos SOM ofrecen operación eficiente con alto rendimiento por vatio (PPW) que admite estrategias de enfriamiento pasivo o simplificado para reducir los requisitos de mantenimiento.
A medida que los proyectos de IA en el edge industrial pasan de prototipo a producción, los OEM y los desarrolladores de sistemas necesitan plataformas que reduzcan el esfuerzo de integración pero preserven la flexibilidad de actualización. Los SOM-SMARC-QCS6490 y SOM-SMARC-QCS5430 de SECO abordan esto al combinar la computación heterogénea Qualcomm Dragonwing con SMARC, un estándar abierto de computadora en módulo (COM) con un sobre de potencia estrecho y una huella de 50 x 82 mm. Al aprovechar los estándares abiertos, los desarrolladores pueden actualizar el rendimiento de IA con nuevos conjuntos de chips a lo largo del ciclo de vida de un producto mientras minimizan el esfuerzo de rediseño del portador.
Para el procesamiento de IA en el edge, la arquitectura heterogénea importa. Las CPU gestionan la lógica de control y la orquestación, las GPU aceleran los gráficos y las tuberías de visión, y las NPU ejecutan la inferencia de IA de manera eficiente en el edge. Las arquitecturas de computación de los SOM-SMARC-QCS6490 y SOM-SMARC-QCS5430 se comparan en la Tabla 1. Al reducir la dependencia de la nube para el procesamiento de IA, los dispositivos pueden proporcionar respuestas más rápidas mientras mantienen la continuidad operativa durante las interrupciones de la red.
| Módulo | Enfoque del conjunto de chips | Computación heterogénea | Ejemplos de cargas de trabajo de IA en el edge industrial |
|---|
| SOM-SMARC-QCS6490 | IA en el edge de mayor rendimiento | CPU multinúcleo, GPU y NPU integrada (hasta 12.15 INT8 TOPS) | Inspección de visión multicámara, reconocimiento de operadores, análisis de video, HMI inteligente, mantenimiento predictivo y robótica asistida por IA |
| SOM-SMARC-QCS5430 | Inteligencia en el edge optimizada en costo y potencia | CPU multinúcleo, GPU y NPU integrada (hasta 9 INT8 TOPS) | Análisis de audio, HMI inteligentes, detección de anomalías, monitoreo de condiciones, automatización de cámara única y IA de puerta de enlace |
Aunque los conjuntos de chips difieren entre los SOM, el estándar SMARC define las interfaces, preservando las actualizaciones modulares y facilitando la migración a medida que evolucionan las cargas de trabajo de IA. Las opciones clave de HMI industrial y conectividad incluyen:
- Interfaces de cámara MIPI CSI, que admiten el reconocimiento de operadores, la inspección visual y la visión de IA orientada a la seguridad.
- Interfaces de pantalla para construir HMI sofisticadas de múltiples pantallas.
- Interfaces de audio, que permiten interacción por voz y detección de anomalías acústicas.
- Ethernet para el intercambio directo de datos de máquina y comunicaciones edge-to-cloud.
SECO también integra memoria LPDDR5-6400 soldada para mejorar la velocidad de inferencia y la fiabilidad operativa en entornos industriales propensos a vibraciones. Para una evaluación rápida de estas plataformas, el DEV-KIT-SMARC de SECO proporciona un carrier listo para usar con conectores físicos para prototipado en banco o integración con equipos existentes.
Reducir los plazos de integración mediante plataformas HMI ready-made
A diferencia de los SOM, las plataformas HMI completamente realizadas eliminan el desarrollo hardware del camino crítico, lo que permite a los desarrolladores centrarse en desarrollar aplicaciones AI, definir la lógica de workflow y crear funcionalidades específicas para el usuario. Las plataformas Modular Vision 10.1 QCS6490 y Modular Vision 15.6 QCS6490 de SECO responden a esta necesidad gestionando la integración del display, el diseño mecánico, la validación de interfaces y mucho más. En este caso, el chipset Qualcomm Dragonwing QCS6490 permite a ambas plataformas HMI ofrecer computación acelerada y eficiente desde el punto de vista energético para vision en tiempo real, inferencia AI y workloads edge exigentes. Al compartir la plataforma QCS6490 con sus soluciones SMARC, SECO permite a los desarrolladores escalar la funcionalidad de edge AI entre distintas líneas de producto mediante stacks software comunes.
Con una construcción de grado industrial que soporta el funcionamiento en entornos de planta de producción, Modular Vision de SECO reduce el time-to-market para una amplia gama de casos de uso HMI impulsados por AI. Las opciones de display slimline panel-mount de 10,1” y 15,6” ofrecen entrada multi-touch y soporte gestual con resolución full HD y alto brillo para respaldar workloads detallados de control y monitorización de máquinas. Además, el panel trasero proporciona entrada de alimentación de 9 a 32 V y opciones de conectividad robustas para una integración versátil con equipos, sensores y periféricos circundantes.
Acelerar el desarrollo software con Clea y SECO App Hub
El hardware es solo una parte de un deployment edge AI exitoso. La suite software integral Clea de SECO simplifica el desarrollo inicial, la escalabilidad y el lifecycle management al utilizar hardware de SECO o de terceros. Clea OS ofrece a los desarrolladores un sistema operativo (OS) modular, basado en Yocto, que soporta software industrial custom, proporcionando una mejor mantenibilidad y seguridad al reducir componentes innecesarios. A nivel de deployment, Clea Astarte y Clea Edgehog proporcionan orquestación de datos edge-to-cloud e infraestructura de fleet management para respaldar deployments escalables a largo plazo mediante visibilidad de dispositivos y actualizaciones over-the-air (OTA).
Para acelerar aún más el deployment de edge AI, SECO App Hub completa el ecosistema de desarrollo ofreciendo aplicaciones AI listas para deploy y pre-validadas, optimizadas para las plataformas de SECO basadas en Qualcomm Dragonwing. Algunos ejemplos para casos de uso de automatización industrial y HMI incluyen:
Conclusión
A medida que se acelera la adopción de edge AI industrial, los desarrolladores afrontan una presión creciente para reducir el time-to-market pese a un aumento exponencial de la complejidad del producto. En combinación con soluciones software validadas, SOM como el portfolio SMARC de SECO basado en Dragonwing proporcionan una base escalable para el éxito a largo plazo. Al combinar sistemas hardware integrados y listos para implementar con rutas de actualización modulares y soporte software, SECO permite a los OEM acelerar el deployment mientras permanecen mejor preparados para las demandas futuras.
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