La implementación de la automatización industrial basada en la IA en el borde de red es crucial en las aplicaciones de misión crítica que requieren el procesamiento de datos en tiempo real y una respuesta de baja latencia. Por ejemplo, el sistema de visión industrial basado en la IA eb el borde de red de la fábrica puede procesar el análisis de datos de visión, la inferencia de aprendizaje profundo y el reaprendizaje, lo que resulta en la mejora inmediata de la precisión de la detección de defectos, sin transmitir grandes volúmenes de datos a la nube, lo que conlleva mayores gastos generales en el ancho de banda de la red y el consumo de energía.

Sin embargo, el despliegue de un sistema de visión artificial basado en la inteligencia artificial requiere un viaje largo, que requiere una integración total de la cámara de alta velocidad, el hardware de computación de la inteligencia artificial con el acelerador y los bloques de construcción de software adaptados a la aplicación. Para acelerar el tiempo de implementación de la IA en el borde de red industrial, Lanner proporciona el Kit de IA consolidado para el borde de red industrial que incluye la plataforma de computación de borde de red de Lanner LEC-2290 impulsada por CPU Intel® Coffee lake y VPU Movidius Myriad X, Vision & Analytics Suite consiste en Intel® Edge Insights para SW Industrial, aplicaciones de referencia AIoT y kit de herramientas OpenVINO, y cámara de red.

Integrado con el Intel® Myriad X VPU enchufable, el LEC-2290 de Lanner es un Edge AI Computer sin ventilador instalado en ambientes hostiles y confinados en espacio para permitir aplicaciones de misión crítica como visión artificial, vigilancia inteligente 24/7, gestión de tráfico, control de acceso y más.

Intel® Edge Insights para Industrial es un producto abierto y modular validado por software que agrega y procesa series de tiempo, datos de imagen/video en el borde para proporcionar información útil a través de análisis de bordes. Potenciado por los kits de herramientas OpenVINO de Intel® EIS acelera el desarrollo, permitiendo una rápida integración de modelos preformados (por ejemplo, Tensorflow, Caffe, etc.) para el reconocimiento de objetos, la clasificación y el reconocimiento facial en soluciones basadas en la visión.