SECOのClea OS、SECO Application Hub、Clea Studio AIは、Edge AIのユースケースをより迅速にテストし、生産に近い形で実装するための統合エコシステムを構築します。Application Hubは、アプリケーション、コンテナ、ソフトウェアコンポーネントへの直接アクセスを提供し、開発チームやプロジェクトチームがセットアップ、統合、モデル展開に費やす時間を短縮します。インテリジェントな人数カウンターの例を使用して、ブログでは、準備されたEdge AIのビルディングブロックを使用してカメラデータをローカルで処理し、結果をワークフローに統合し、ユースケースのビジネス価値を早期に検証する方法を示しています。
より迅速なエッジAI展開の実現
エッジAIは抽象レベルから実際のアプリケーションへと急速に移行しています。この過程で、コンピューティングパワーとAI機能は分散型クラウドインフラから現場のエッジデバイスへと移行しています。しかし、これによりエッジAIシステムの開発者には高い要求が課されます。なぜなら、オペレーティングシステム、ランタイム環境、コンテナ、AIモデル、セキュリティレイヤーをアプリケーションに直接統合しなければならず、これがしばしば問題を引き起こし、労力を大幅に増加させるからです。エッジAIプロジェクトは、概念ではなく統合の労力が原因で失敗することが多いです。
SECOのCleaプラットフォームは、スケーラブルなエッジAIシステムのためのフレームワークを開発者に提供することで複雑さに対処します。SECOのApplication Hubは中心的な役割を果たし、デプロイ可能なコンテナ、サンプルアプリケーション、デプロイメントガイドを通じて利用可能なコンポーネントへの迅速なアクセスを可能にします。これにより、アイデアを迅速にテスト可能で検証済みのエッジAIアプリケーションに変えることができます。
エッジAIのランタイム基盤としてのClea OS
エッジAIアプリケーションの技術的基盤は、SECOのClea OSソフトウェアプラットフォームです。Yocto LTSプロジェクトに基づく安全な組み込みLinuxディストロとして、Clea OSは組み込みおよびエッジアプリケーションに最適であり、Armおよびx86アーキテクチャプラットフォームの両方をサポートします。この文脈で、制御された生産指向のランタイム環境を提供します。一般的な組み込みLinuxとは異なり、Clea OSは繰り返し可能なデプロイメント、安全な更新、高い保守性、およびアプリケーションの一貫した実行のために設計されています。
開発者にとって、これはシステム基盤の構築にかかる労力を減らし、アプリケーションロジック、モデル、およびユースケースに集中できることを意味します。Cleaソフトウェアフレームワークと組み合わせることで、Clea OSはデバイス接続、データオーケストレーション、フリート管理、およびエッジでのAIサービスをサポートします。Application Hubは、この基盤を利用可能なアプリケーション、コンテナ、およびソフトウェアコンポーネントで補完します。これにより、Clea OSはHubからのアプリケーション準備済みのビルディングブロックと実際のエッジハードウェアでの実行をつなぐ橋渡しとなります。
Application Hub: ユースケースを迅速に活性化
SECO Application HubはClea OSのランタイム基盤に基づいており、エッジAI展開の具体的な実装を加速します。Clea OSがエッジハードウェア上での制御された実行環境を提供する一方で、Application Hubはアプリケーション層に適したソフトウェアビルディングブロックを提供します。
適切なAIモデルやパッケージコンテナを広範に探す必要がなく、推論ランタイムを準備し、個々のハードウェア互換性を確認する代わりに、開発者はSECO Application Hubを通じて、幅広いユースケースに対応する即使用可能なソフトウェアコンテナ、サンプルアプリケーション、事前構築されたAIモデル、デプロイメントガイド、およびエッジAIコンポーネントのキュレーションされたライブラリにアクセスできます。
開発者はApplication Hubから適切なコンポーネントを直接選択し、意図したターゲットハードウェアでテストし、その後Cleaベースのエッジ環境に統合することができます。これにより、ランタイム基盤から利用可能なソフトウェアビルディングブロックを経て実行可能なアプリケーションまでの一貫したプロセスが生まれます。
これにより、セットアップ、パッケージング、および初期統合に必要な労力が大幅に削減され、労力が減少し、開発時間が短縮されます。技術的意思決定者も、ハードウェア、パフォーマンス、およびビジネス価値が生産に近い実装に十分であるかどうかを迅速に評価できます。
ユースケース：インテリジェントな人数カウント
「Intelligent People Counting」のユースケース例は、SECO Application HubとClea OSを活用することで、Edge AIアプリケーションを実際により迅速に実装できることを示しています。人数カウントアプリケーションをゼロから開発する場合、通常は複数の統合ステップが必要です。カメラの接続、エッジデバイスの設定、推論ランタイムのセットアップ、そして結果を下流システムへ渡す処理などです。
Application Hubは、事前に用意されたPeople Counterアプリケーションを提供することでこの作業を削減し、開発者をアプリケーションの発見からワークフロー作成、エッジデプロイメントへと導くガイド付きフローの出発点となります。開発者はコンポーネントを選択し、カメラ入力やターゲットデバイスのパラメータを調整し、エッジハードウェア上でローカルにテストできます。
次のステップでは、Clea Studio AIを使用して、モデルの出力をダッシュボード、アラート、占有状況分析、IoTシステムなどの下流ワークフローに接続できます。これは、入力、モデル、出力の視覚的なブロックを使って行います。開発者はHubで適切なコンポーネントを選択し、カメラ入力やターゲットデバイスなどのパラメータを調整し、Clea Studio AIで出力フローを設定するだけです。
パッケージング、ランタイム実行、ワークフロー統合に関連する多くの作業は、プラットフォームによってカバーされます。開発者は、アプリケーションを完全にゼロから構築することなく、ユースケースを迅速に作成し、その後すぐに検証へ進めるというメリットを得られます。面倒で反復的な手動セットアップは過去のものとなります。
プロセスにおけるApplication Hub
パイロットプロジェクトにおいて、Application Hubは技術的実現可能性を迅速かつ容易に評価するための中心的なツールとなります。チームは早い段階で、ユースケースが想定するエッジハードウェア上で安定して動作するか、利用可能なコンピューティング能力が十分か、そして結果がさらなる投資に値するかを評価できます。この目的のために、Hubはコンテナ、AIモデル、サンプルアプリケーション、デプロイメントガイドなど、ターゲットデバイス上で直接テスト可能な検証向けコンポーネントを提供します。
パッケージングの再構築、ランタイムセットアップ、デプロイメントロジックの構築といった基本的な統合作業から始めるのではなく、開発者は機能面および技術面の評価に直接進むことができます。特定のユースケースに合わせてパラメータを調整し、カメラやセンサーデータなどの入力ソースを設定し、想定するターゲットハードウェア上でアプリケーションをテストし、レイテンシ、スループット、リソース使用率などの関連する性能指標を測定できます。
同時に、生成された結果を既存のシステムにどのように統合できるかも確認できます。例えば、ダッシュボード、IoTプラットフォーム、アラート、分析ワークフローなどです。これにより、焦点は技術的基盤の構築から、ユースケースが現実的な条件下で機能するかどうかの評価へと移ります。
Clea Studio AI：モデルからワークフローへ
Application Hubで適切なコンポーネントを選択した後、Clea Studio AIはそれを実行可能なワークフローへと実装するプロセスを支援します。なぜなら、AIモデルだけでは完全なアプリケーションにはならないからです。データソースを接続し、モデル実行を設定し、結果をターゲットシステムへ渡す必要があります。
Clea Studio AIは、入力、モデル、出力のブロックを接続できるビジュアル環境によって開発者を支援します。人数カウントの例では、入力ブロックがカメラストリームを表し、モデルブロックがApplication Hubから選択されたコンポーネントを使用し、出力ブロックがカウント結果をダッシュボード、アラート、IoTワークフローへ渡すことができます。
これにより、コードで各統合を手動で構築することなく、モデルを具体的なアプリケーションフローへと変換できます。同時に、開発者はモデル、データソース、出力先に対するコントロールを維持できます。
まとめ
人数カウントの例は、SECOのClea OS、Application Hub、Clea Studio AIがどのように連携するかを示しています。準備済みのEdge AIコンポーネントは、実際のEdge AIハードウェア上で検証可能なワークフローへと素早く変わります。
開発者にとって「near-production」とは、基本的な統合作業を最初からやり直す必要がなく、目的に沿って作業を継続できることを意味します。例えば、パラメータ調整、性能検証、セキュリティレビュー、複数の互換エッジデバイスへのロールアウト準備などです。
さらに、技術的な意思決定者は、ユースケースの実現可能性、スケーラビリティ、ビジネス価値をより迅速に評価するための信頼できる基盤を得られます。これにより、検証済みプロトタイプを実際のスケーラブルなEdge AIアプリケーションへとより迅速に発展させることができます。
詳細については、SECOまでお問い合わせください。