L'elaborazione basata su cloud offre risorse estese per supportare workload complessi di intelligenza artificiale (AI), come la visione artificiale e l'interazione vocale. Tuttavia, quando gli operatori interagiscono direttamente con le macchine, i trasferimenti di dati grezzi ad alto volume possono aumentare la latenza di risposta, portando a esperienze utente non ottimali.
Al contrario, molte piattaforme edge avanzate supportano un'inferenza AI locale veloce per interazioni uomo-macchina in tempo reale. Consentendo ai dati sensibili di rimanere sul dispositivo, l'elaborazione locale riduce le preoccupazioni legate alla sicurezza e privacy della trasmissione dei dati al cloud. Inoltre, l'elaborazione edge supporta la continuità operativa in caso di interruzioni di rete.
Tuttavia, combinando le piattaforme edge AI con la connettività cloud, gli sviluppatori possono orchestrare framework di gestione dei dati e dei dispositivi per migliorare il successo nel lungo periodo. Nella gestione degli smart building, ad esempio, le interfacce uomo-macchina (HMI) connesse e intelligenti possono migliorare l'efficienza operativa, safety e security.
Case study di HMI intelligenti per lo smart building management
In ambienti ad alta affluenza, i team di gestione degli edifici possono beneficiare dell'automazione AI nei workload principali in riferimento a safety e security, come il controllo dei sistemi dell'edificio, la guida dei visitatori e il monitoraggio della folla.
Le HMI connesse consentono al personale di visualizzare facilmente metriche dello smart building, come l'occupazione o le temperature localizzate, e di controllare da remoto i sistemi dell'edificio. Con l'intelligenza edge, tuttavia, i terminali di facile accesso possono automatizzare sistemi come il riscaldamento e l'illuminazione dei locali per ridurre il consumo energetico negli ambienti non occupati.
Gli smart screen per lobby aumentano ulteriormente l'efficienza validando i self check-in utilizzando il riconoscimento facciale e l'AI di interazione vocale. Queste HMI, collegate a sistemi di gestione centralizzati, possono anche fornire ai visitatori informazioni personalizzate, indicazioni o autorizzazioni d'accesso, e notificare al personale l'arrivo dei visitatori, tutto senza che i dati sensibili degli utenti escano dal dispositivo.
Allo stesso modo, la visione artificiale a bassa latenza può riconoscere ingressi non autorizzati, possibili emergenze mediche (ad esempio, una persona che cade) o altre attività insolite in scene affollate. Quando viene segnalato un incidente, le piattaforme connesse possono fornire registri visivi e dati contestuali, permettendo così al personale di intervenire in modo più informato.
Tali capacità HMI all'edge richiedono un'attenta valutazione di design e infrastruttura per garantire un'implementazione di successo nel lungo periodo. Le HMI di uso pubblico necessitano di display touch robusti e protetti da agenti esterni come acqua o polvere per garantire affidabilità e facilità d'utilizzo. Per eseguire queste applicazioni, gli sviluppatori hanno anche bisogno di piattaforme di edge computing sofisticate, utilizzando idealmente architetture eterogenee con potenti core CPU e GPU affiancati da accelerazione AI dedicata. In più, le opzioni di connettività industriale abilitano un'integrazione più ampia nei sistemi di gestione degli smart building.
È inoltre necessario uno stack software HMI completo. Gli sviluppatori devono selezionare un sistema operativo (OS) che consenta una facile personalizzazione, supportando il deployment di modelli AI su hardware edge. Le capacità di aggiornamento sicuro sono una base essenziale per l'affidabilità e la sicurezza del dispositivo nel lungo periodo, supportate da un layer cloud sovraordinato per l'orchestrazione dei dati e la gestione del ciclo di vita della flotta.
Creare questa combinazione da zero rappresenta un onere significativo sui team di sviluppo incaricati di implementare velocemente gli HMI su larga scala. In questo contesto, gli ingegneri beneficiano dell'utilizzo di piattaforme pronte all'uso che forniscono una base completa e affidabile per lo sviluppo di HMI intelligenti, riducendo la complessità di integrazione e il time-to-market.
Una soluzione scalabile per uno sviluppo HMI più rapido
Uno smart screen per lobby presenta già questa base HMI attraverso Modular Vision 10.1 MX95 di SECO, una piattaforma industriale e production-ready con Clea OS in dotazione. Oltre al controllo dei sistemi dell'edificio, l'HMI fornisce:
- Interazioni personalizzate per visitatori o dipendenti in avvicinamento, guidate da modelli AI di riconoscimento facciale e interazione vocale eseguiti direttamente in locale.
- Gestione degli alert in caso di anomalie di sicurezza, protezione e attrezzature, con indicazioni passo-passo sulle interazioni autorizzate.
- Monitoraggio della folla e rilevamento delle cadute per ridurre il rischio di sovraffollamento e migliorare la reattività in caso di emergenza attraverso una supervisione automatizzata in tempo reale.
Queste funzionalità sono rese possibili dall’ecosistema hardware e software altamente integrato di SECO. Modular Vision 10.1 MX95 offre un touch display capacitivo da 10,1 pollici pronto per l’integrazione, con risoluzione 1280 × 800 e luminosità ≥400 nit, per una visibilità chiara negli ambienti indoor. Questo schermo panel-mounted è protetto da cover glass chimicamente rinforzato, per una durata a lungo termine. La costruzione con grado di protezione IP66 offre inoltre una forte resistenza a polvere e acqua.
Questo display è gestito dal processore multi-core NXP i.MX 95, dotato di sei core Arm Cortex-A55 per il dominio applicativo, due core di classe Cortex-M per attività real-time e di system management, una GPU Arm Mali per l’accelerazione grafica 2D e 3D, e una neural processing unit (NPU) integrata per edge AI con accelerazione hardware. La memoria LPDDR5-6400 saldata supporta le risorse di elaborazione, aumentando l’affidabilità operativa in ambito industriale.
Il pannello posteriore presenta una gamma di opzioni di connettività industriale per l’integrazione nel deployment, tra cui interfacce seriali per I/O legacy, USB per sistemi periferici ed Ethernet. Modular Vision 10.1 MX95 accetta un ampio intervallo di tensione di ingresso da 9 a 32 V DC, supportando ulteriormente l’integrazione con infrastrutture industriali esistenti.
Out of the box, Modular Vision 10.1 MX95 viene fornito con Clea OS di SECO preinstallato, un’immagine Linux altamente modulare e personalizzabile basata su Yocto. Oltre ad abilitare un rapido deployment HMI, la distribuzione standard integra meccanismi di security, remote monitoring e aggiornamento over-the-air (OTA), a supporto del device lifecycle management e dei requisiti di cybersecurity. Combinando Clea OS con Clea Astarte e Clea Edgehog per l’orchestrazione dei dati e la gestione della flotta, i sistemi smart building possono aumentare significativamente la scalabilità del deployment attraverso una governance centralizzata dei dispositivi.
Quando si integra l’intelligenza edge in tempo reale con Modular Vision 10.1 MX95, SECO App Hub semplifica lo sviluppo edge AI attraverso modelli già testati per workload come people counting, riconoscimento facciale e altro ancora. Presentando agli ingegneri una piattaforma completa e industry-ready per hardware, software e sviluppo edge AI destinata alla creazione di HMI intelligenti, SECO può essere un partner tecnologico efficace e di lungo periodo per sviluppatori e system integrator in applicazioni industriali esigenti come lo smart building management.
Conclusione
L’AI locale in tempo reale offre agli sviluppatori numerose opportunità per migliorare l’efficienza operativa e la privacy dei dati. Per le applicazioni smart building, aumenta la capacità operativa del personale attraverso HMI intelligenti, automatizzando la guida dei visitatori e fornendo un monitoraggio aggiuntivo di safety e security tramite computer vision. Modular Vision 10.1 MX95 di SECO offre una piattaforma comprovata e robusta per realizzare deployment HMI su larga scala, con intelligenza edge di lungo periodo e capace di evolvere nel tempo, supportata da Clea OS e dal più ampio Clea software framework.
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