La crescente accessibilità dell'intelligenza artificiale (AI) per le applicazioni industriali all'edge presenta ai system developer nuove pressioni sul time-to-market per rimanere un passo avanti alla concorrenza. Allo stesso modo, i produttori di dispositivi devono decidere quale funzionalità edge AI differenzieranno con successo i loro prodotti, e se ciò comporta l'automazione basata su audio o video o capacità intelligenti di interfaccia uomo-macchina (HMI). A tal fine, i team di engineering beneficiano di soluzioni pratiche e modulari che riducono la complessità dello sviluppo consentendo aggiornamenti successivi man mano che i workload AI—e i chipset—evolvono. Questo blog analizza i case study tipici dell'edge AI nell'automazione industriale prima di introdurre soluzioni hardware basate su SMARC, efficienti dal punto di vista energetico e AI-ready, di SECO. Descriverà quindi come gli ecosistemi software e di sviluppo più ampi di SECO supportano un deployment rapido e scalabile.
L'Edge AI sta trasformando l'automazione industriale. Collocando l'intelligenza direttamente all'interno di macchine, controller e gateway, i produttori di apparecchiature originali (OEM) e gli operatori di fabbrica possono garantire inferenza a bassa latenza, una consapevolezza costante delle condizioni di sicurezza e dei dati. In questo contesto, il valore del cloud si sposta dall'elaborazione all'orchestrazione dell'ecosistema attraverso la gestione delle flotte e l'analisi aggregata per la diagnostica remota.
Per le macchine intelligenti e le interfacce uomo-macchina (HMI), l'Edge AI offre numerosi vantaggi in termini di safety e security. I sistemi audio AI possono rilevare le chiamate di soccorso degli operatori per l'arresto automatico delle apparecchiature e fornirne il riconoscimento per funzionalità specifiche per l'utente o accesso controllato. Allo stesso modo, i sistemi di visione AI possono monitorare la conformità ai dispositivi di protezione individuale (DPI) e l'occupazione di zone non sicure per ridurre gli incidenti negli ambienti di produzione.
Tuttavia, i framework AI, le toolchain e le piattaforme hardware sono in continua evoluzione, il che presenta sfide per gli sviluppatori che implementano l'AI all'edge. Garantire un vantaggio competitivo richiede anche un rapido time-to-market.
Le architetture basate su standard e le soluzioni commercial-off-the-shelf (COTS) aiutano a ridurre la complessità e il rischio, consentendo al contempo il riutilizzo della piattaforma durante i cicli di vita del prodotto. Per l'Edge AI industriale, le piattaforme modulari con capacità di calcolo integrate, accelerazione AI e I/O industriale riducono i tempi di sviluppo fornendo architetture validate su cui basare i prodotti. Accelerando l'integrazione, semplificando la scalabilità e riducendo i cicli di implementazione, queste piattaforme consentono ai team OEM di concentrarsi sulla fornitura di funzionalità specifiche per l'applicazione, prestazioni differenziate e valore per i clienti.
Piattaforme COM aperte per l'AI industriale all'edge
Per apparecchiature di automazione industriale come telecamere per linee di assemblaggio, robot mobili autonomi e controller intelligenti, i system-on-modules (SOM) possono fornire elaborazione AI ad alte prestazioni in un ingombro fisico ridotto. La loro dimensione compatta e il montaggio basato su carrier semplificano l'installazione in quadri elettrici e HMI esistenti, rendendo i SOM ideali per retrofit e applicazioni con vincoli di spazio. Un basso Thermal Design Power (TDP) è altrettanto critico in questi ambienti. Molti SOM offrono un funzionamento efficiente con un'elevata performance-per-watt (PPW), che supporta strategie di raffreddamento passive o semplificate per ridurre i requisiti di manutenzione.
Man mano che i progetti di Edge AI industriale passano dal prototipo alla produzione, gli OEM e gli sviluppatori di sistemi necessitano di piattaforme che riducano lo sforzo di integrazione pur preservando la flessibilità di aggiornamento. I SOM-SMARC-QCS6490 e SOM-SMARC-QCS5430 di SECO rispondono a queste esigenze combinando il calcolo eterogeneo Qualcomm Dragonwing con SMARC, uno standard computer-on-module (COM) aperto con un involucro di potenza ridotto e un footprint di 50 x 82 mm. Sfruttando gli standard aperti, gli sviluppatori possono aggiornare le prestazioni AI con nuovi chipset durante il ciclo di vita del prodotto riducendo al minimo lo sforzo di riprogettazione del carrier.
Per l'elaborazione AI all'edge, l'architettura eterogenea è importante. Le CPU gestiscono la logica di controllo e l'orchestrazione, le GPU accelerano le pipeline grafiche e di visione, e le NPU eseguono l'inferenza AI in modo efficiente all'edge. Le architetture di calcolo dei SOM-SMARC-QCS6490 e SOM-SMARC-QCS5430 sono confrontate nella Tabella 1. Riducendo la dipendenza dal cloud per l'elaborazione AI, i dispositivi possono fornire risposte più rapide mantenendo la continuità operativa durante le interruzioni di rete.
| Modulo | Focus del chipset | Calcolo eterogeneo | Esempi di workload AI industriali all'edge |
|---|
| SOM-SMARC-QCS6490 | AI all'edge ad alte prestazioni | CPU multi-core, GPU e NPU integrata (fino a 12,15 INT8 TOPS) | Ispezione visiva multi-camera, riconoscimento operatori, analisi video, HMI intelligente, manutenzione predittiva e robotica assistita da AI |
| SOM-SMARC-QCS5430 | Intelligenza all'edge ottimizzata per costi e consumi | CPU multi-core, GPU e NPU integrata (fino a 9 INT8 TOPS) | Analisi audio, HMI intelligenti, rilevamento anomalie, monitoraggio delle condizioni, automazione a single-camera e AI per gateway |
Sebbene i chipset differiscano tra i SOM, lo standard SMARC definisce le interfacce preservando gli aggiornamenti modulari e semplificando la migrazione man mano che i workload AI evolvono. Le principali opzioni per HMI industriali e connettività includono:
- Interfacce camera MIPI CSI, a supporto di riconoscimento operatore, ispezione visiva e AI vision orientata alla sicurezza.
- Interfacce display per la realizzazione di HMI sofisticate e multi-schermo.
- Interfacce audio, che abilitano l'interazione vocale e il rilevamento di anomalie acustiche.
- Ethernet per lo scambio diretto di dati macchina e comunicazioni edge-to-cloud.
SECO integra inoltre memoria LPDDR5-6400 saldata per migliorare la velocità di inferenza e l’affidabilità operativa in ambienti industriali soggetti a vibrazioni. Per una rapida valutazione di queste piattaforme, il DEV-KIT-SMARC di SECO fornisce un carrier pronto all’uso con connettori fisici per la prototipazione su banco o l’integrazione con apparecchiature esistenti.
Ridurre le tempistiche di integrazione attraverso piattaforme HMI ready-made
A differenza dei SOM, le piattaforme HMI completamente realizzate elminano lo sviluppo hardware dal percorso critico, consentendo agli sviluppatori di concentrarsi sulle applicazioni AI, sulla definizione della logica dei workflow e sulla creazione di funzionalità specifiche per l’utente. Le piattaforme Modular Vision 10.1 QCS6490 e Modular Vision 15.6 QCS6490 di SECO rispondono a questa esigenza gestendo l'integrazione del display, la progettazione meccanica, la validazione delle interfacce e altro ancora. In questo caso, il chipset Qualcomm Dragonwing QCS6490 consente a entrambe le piattaforme HMI di offrire computing accelerato ed efficiente dal punto di vista energetico per visione in tempo reale, inferenza AI e workload edge complessi. Condividendo la piattaforma QCS6490 con le proprie soluzioni SMARC, SECO consente agli sviluppatori di scalare le funzionalità di edge AI tra diverse linee di prodotto attraverso stack software comuni.
Con una costruzione di livello industriale che supporta il funzionamento negli ambienti di produzione, Modular Vision di SECO riduce il time-to-market per un’ampia gamma di case study HMI guidati dall’AI. Le opzioni di display slimline panel-mount da 10,1” e 15,6” offrono input multi-touch e supporto gestuale con risoluzione full HD e alta luminosità, per supportare workload dettagliati di controllo e monitoraggio della macchina. Inoltre, il pannello posteriore offre alimentazione in ingresso da 9 a 32 V e opzioni di connettività robuste per un’integrazione versatile con apparecchiature, sensori e periferiche.
Accelerare lo sviluppo software con Clea e SECO App Hub
L’hardware è solo una parte di un deployment edge AI di successo. Clea, la suite software completa di SECO, semplifica lo sviluppo iniziale, la scalabilità e il lifecycle management quando si utilizza hardware SECO o di terze parti. Clea OS offre agli sviluppatori un sistema operativo (OS) modulare, basato su Yocto, che supporta software industriale custom, offrendo una migliore manutenibilità e sicurezza grazie alla riduzione dei componenti non necessari. A livello di deployment, Clea Astarte e Clea Edgehog forniscono l'orchestrazione dei dati edge-to-cloud e l'infrastruttura di fleet management per supportare deployment scalabili e di lungo periodo attraverso visibilità sui dispositivi e aggiornamenti over-the-air (OTA).
Per accelerare ulteriormente il deployment dell’edge AI, SECO App Hub completa l’ecosistema di sviluppo offrendo applicazioni AI pronte per il deployment e pre-validate, ottimizzate per le piattaforme SECO basate su Qualcomm Dragonwing. Esempi per case study di automazione industriale e HMI includono:
Conclusione
Con l’accelerazione dell’adozione dell’edge AI industriale, gli sviluppatori affrontano una pressione crescente per ridurre il time-to-market nonostante un aumento esponenziale della complessità dei prodotti. In combinazione con soluzioni software validate, SOM come il portfolio SMARC basato su Dragonwing di SECO offrono una base scalabile per il successo a lungo termine. Combinando sistemi hardware integrati e pronti per l’implementazione con percorsi di aggiornamento modulari e supporto software, SECO consente agli OEM di accelerare il deployment per risultare preparati per le esigenze future.
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