지능형 트렌드 : AI 및 IoT가 전문 개발위원회를 발생시킵니다.

이제 AI 및 IoT 하드웨어가 기록적인 속도로 산업을 재구성하는 것을 볼 수 있습니다. IoT 시장의 Global AI는 2024 년에 787 억 달러로 급등했으며 Edge Computing은 54.3%의 배포를 선도했습니다. Microsoft 및 Amazon과 같은 주요 기술 회사는 차세대 인프라에 수십억을 투자했습니다.

최근 혁신 AI ACELERATORS와 같은 혁신은 실시간 분석 및 지능적인 의사 결정을 위해 개발위원회를 사용합니다.

전문 개발위원회 개요

독특한 기능

AI 및 IoT의 특수 개발 보드를 탐색하면 오래된 일반 목적 보드와 차별화되는 다양한 기능을 발견합니다. 이 보드는 강력한 프로세서, 고급 연결 및 통합 센서를 결합하여 최신 응용 프로그램의 요구를 충족시킵니다. 아래 표는 가장 인기있는 보드와 고유 한 기능을 강조합니다.

이 보드는 기본 컴퓨팅보다 훨씬 더 많은 것을 제공한다는 것을 알 수 있습니다. 여기에는 AI 가속기, 기계 학습 프레임 워크 지원 및 광범위한 무선 옵션이 포함됩니다. 많은 보드는 또한 환경 및 환경을위한 온보드 센서를 특징으로합니다

모션 감지, 실시간 분석 및 스마트 장치 애플리케이션에 이상적입니다.

팁:환경에 즉시 반응하는 장치를 구축하려면 ONBORD AI 처리 및 여러 센서 옵션이있는 개발 보드를 찾으십시오. 이 조합을 사용하면 기계 학습 모델을 장치에서 직접 실행하여 클라우드 통신의 필요성을 줄이고 응답 시간을 개선 할 수 있습니다.

최근 하드웨어 혁신으로 인해 이러한 기능이 가능해졌습니다. 보드는 이제 GPU 및 신경 프로세서와 같은 전문 마이크로 컨트롤러 및 AI 가속기를 사용하여 이미지 인식 및 음성 처리와 같은 복잡한 작업을 처리합니다. 마더 보드 설계, 에너지 효율 및 모듈성의 개선은 또한 모든 산업에 더 똑똑하고 신뢰할 수있는 장치를 만드는 데 도움이됩니다.

전통적인 보드와 비교

특수 개발 보드를 전통적인 개발 보드와 비교하면 차이가 분명해집니다. Arduino Uno Rev3와 같은 기존 보드에는 8 비트 프로세서, 16MHz 클럭 속도 및 메모리가 제한되어 있습니다. 이 보드는 간단한 프로젝트에서 잘 작동하지만 AI와 IoT의 요구에 부응합니다.

반면에 특수 보드는 훨씬 더 높은 성능과 유연성을 제공합니다. 32 비트 또는 64 비트 프로세서를 사용하고 고급 연결성 (Wi-Fi 6, Bluetooth 5.2, LTE)을 제공하며 실시간 처리를 지원합니다. 많은 사람들이 AI 가속기를 포함하여 딥 러닝 모델을 실행할 수 있습니다. 이것은 자율 주행 차, 스마트 카메라 및 산업 자동화와 같은 응용 프로그램에 필수적입니다.

아래 표는 주요 차이점을 요약합니다.

특수 보드는 또한 속도, 전력 효율 및 실시간 처리를 최적화하여 AI 및 IoT의 기술적 요구를 해결합니다. 예를 들어, Nvidia Jetson Orin Nano는 쿼드 코어 ARM CPU와 1024 CUDA 코어를 사용하여 로봇 공학 및 컴퓨터 비전에 대한 고속 AI 추론을 제공합니다. ESP32-S3은 무선 연결과 AI 가속도를 결합하여 스마트 센서 및 IoT 게이트웨이에 적합합니다.

이러한 발전은 로컬로 데이터를 처리하고 즉시 응답하며 현장에서 효율적으로 작동하는 장치를 구축 할 수 있기 때문에 이러한 발전의 혜택을 누릴 수 있습니다. 이것은 종종 클라우드 연결이 필요하며 복잡한 AI 워크로드를 처리 할 수없는 기존 보드에 비해 주요 도약입니다.

AI 및 IoT 충격

처리 요구

AI 및 IoT는 데이터 처리 방식을 변경했습니다. 이러한 기술은 기본 컴퓨팅 능력 이상의 것이 필요합니다. 이제 복잡한 알고리즘, 실시간 응답 성 및 대규모 데이터 세트를 처리 할 수있는 능력을 빠르게 실행 해야하는 워크로드에 직면 해 있습니다. 이러한 요구를 충족시키는 데 특수 하드웨어가 필수적이되었습니다.

DPU (Data Processing Units) CPU의 데이터 중심 작업을 오프로드합니다. 이는 서버 처리량 및 효율성을 향상시킵니다. DPUS는 보안, 패킷 처리 및 데이터 전송을 처리합니다. AI 및 IoT 애플리케이션에 대한 최적화 된 성능이 표시됩니다.

이 장치는 고급 스토리지 컨트롤러 역할을합니다. 데이터 압축 및 암호화를 가속화하여 CPU I/O 오버 헤드를 줄입니다. DPUS 네트워크 트래픽 및 스토리지 I/O를 정밀하게 관리합니다. 이는 실시간 처리 요구를 지원합니다. 데이터 집약적 인 환경에서 대기 시간이 낮아집니다. 에너지 효율적인 설계 전체 전력 소비가 낮아집니다. 이것은 데이터 센터를보다 지속 가능하게 만듭니다.

DPU는 워크로드 격리 및 고 가용성을 지원합니다. 또한 더 나은 작업 부하 관리를위한 데이터 감소 기술을 가능하게합니다.

AI 워크로드, 특히 생성 AI와 같은 대규모 모델이 포함 된 워크로드에는 광범위한 처리 능력, 고속 연결 및 상당한 스토리지가 필요합니다. 교육 및 추론을 위해 GPU 및 TPU와 같은 특수 하드웨어가 필요합니다. 이러한 구성 요소는 종종 강렬한 계산에 의해 생성 된 열을 처리하기 위해 액체 냉각을 포함한 고급 냉각 솔루션을 요구합니다. Hyperscale 데이터 센터는 전원 공급 장치 및 광섬유 연결과 같은 문제를 해결하기 위해 이러한 요구를 충족시키기 위해 인프라를 계속 확장하고 있습니다.

또한 AI 및 IoT 워크로드가 필요하다는 것을 알 수 있습니다.

1. AI 알고리즘의 rapid 및 효율적인 실행

2. 대형 데이터 세트 및 복잡한 모델의 조달

3. 높은 속도의 데이터 전송 및 낮은 대기 시간

4. 시대 대응 성

전문 개발위원회는 CPU, GPU, NPU, FPGA 및 DPU를 통합하여 이러한 과제를 해결합니다. 이러한 구성 요소는 데이터 중심 작업을 오프로드하고 AI 계산을 가속화하며 에너지 소비를 최적화합니다. 높은 메모리 대역폭 및 병렬 처리 기능은 대형 AI 모델의 훈련 및 추론을 지원합니다. IoT의 Edge Computing 은이 보드에 의존하여 거의 실시간 데이터 분석 및 응답 성을 제공합니다. NPU가 통합 된 클라이언트 장치를 사용하면 AI 워크로드를 효율적으로 실행하여 속도를 향상시키고 클라우드 연결에 대한 의존도를 줄일 수 있습니다.

메모:AI 워크로드의 계산 강도 및 에너지 소비는 특수 개발 보드 및 하드웨어 가속기의 필요성을 유발합니다. 더 빠른 처리, 낮은 대기 시간 및보다 효율적인 에너지 사용의 혜택을 누릴 수 있습니다.

에지 지능

Edge Intelligence를 사용하면 생성되는 위치에 더 가깝게 데이터를 처리 할 수 ​​있습니다. 이 접근법은 모든 정보를 클라우드로 보내야 할 필요성을 줄입니다. 응답 시간이 빨라지고 데이터 전송 비용이 낮아집니다. 전문 개발위원회가 중요한 역할을합니다

AIOT 시스템에서 Edge Intelligence를 활성화합니다.

애플리케이션에 적절한 수준의 에지 컴퓨팅을 선택할 수 있습니다.

낮은 수준 :최소 처리, 빠른 결정, 저전력. 가속기가없는 ARM 기반 플랫폼은 간단한 IIOT 장치에서 잘 작동하고 클라우드 의존성을 줄입니다.

중간 수준 :비디오 분석과 같은 적당한 복잡성을 처리합니다. 고성능 CPU 및 엔트리 레벨 GPU 균형 성능 및 전력. 팬이없는 디자인은 산업용으로 선호됩니다.

높은 수준 :복잡한 패턴 인식 및 무거운 데이터로드를 지원합니다. 고급 GPU, VPU, TPU 및 FPGA에는 더 많은 전력 및 냉각이 필요합니다. 이것들은 종종 멀지 않고 가장자리 근처에 배치됩니다.

전문 개발 보드를 사용하면 AI를 레거시 인프라에 통합하고 다양한 하드웨어 및 연결 환경을 관리하는 것과 같은 과제를 해결함으로써 Edge Intelligence를 가능하게합니다. 이 보드는 CPU와 같은 옵션에 중간 워크로드를위한 내장 가속기, 까다로운 작업을위한 GPU 및 유연하고 고성능 AI 처리를위한 FPGA와 같은 옵션을 제공합니다. 소규모 형태 요인, 저전력 소비 및 향상된 보안 기능의 혜택을 누릴 수 있습니다. 이러한 기능을 사용하면 AI 추론을 가장자리에서 직접 배포하여 실시간 의사 결정을 할 수 있고 대기 시간을 줄일 수 있습니다.

팁:Edge Intelligence가있는 개발 보드를 사용하면 가혹한 산업 환경에서 운영 될 수 있습니다. 견고성, 넓은 온도 범위, 팬이없는 디자인 및 진동 저항과 같은 기능은 신뢰성을 보장합니다. 통합 셀룰러 LTE 및 듀얼 SIM 지원은 원격 또는 공간 제한 배포에서 통신을 유지하는 데 도움이됩니다.

Edge Intelligence는 AIOT 시스템에서 데이터를 관리하는 방법을 변환합니다. 즉시 의사 결정을 내리고 효율성을 향상 시키며 운영 비용을 줄일 수 있습니다. 이러한 변화는 산업 전반에 걸쳐 더 똑똑하고 자율적 인 솔루션을 구축 할 수 있도록합니다.

주요 이점

실시간 분석

전문 보드로 강력한 실시간 분석을 잠금 해제 할 수 있습니다. 이 플랫폼은 데이터를 즉시 처리하므로 클라우드 서버를 기다리지 않고 즉각적인 통찰력을 얻을 수 있습니다. 아래 표는 다양한 보드 유형이 AI 및 IoT에서 실시간 분석을 지원하는 방법을 보여줍니다.

센서 데이터를 처리하고, 이상을 감지하며, 경고를 밀리 초로 트리거하는 기능을 얻을 수 있습니다. 이 속도는 중요한 이벤트에 응답하고 작업을 최적화하는 데 도움이됩니다.

연결성

링크 장치, 센서 및 클라우드 서비스에 강력한 연결이 필요합니다. 전문 보드는 시스템을 원활하게 실행할 수있는 고급 옵션을 제공합니다.

• 빠르고 신뢰할 수있는 커뮤니케이션을 위해 Wi-Fi, Bluetooth, LTE 및 5G에 대한 지원.
• MQTT, COAP 및 HTTP와 같은 프로토콜을 사용하여 많은 장치와 쉽게 통합됩니다.
• 인스턴스 당 최대 1,000 개의 장치를 관리 할 수있어 대규모 배포가 가능합니다.
• 지속적인 로컬 스토리지는 정전 중에 데이터 손실을 보장하지 않습니다.
• 실시간 대시 보드 및 배치 업데이트를 통해 네트워크를 효율적으로 모니터링하고 제어하는 ​​데 도움이됩니다.
• 팁 : LATENCY Edge Computing 및 AI를 사용하면 원격 위치에서도 거의 영향을 미치고 운영을 연결할 수 있습니다.

보안

AI 및 IoT 시스템에서 보안이 최우선 과제입니다. 전문 보드는 민감한 데이터를 보호하고 시스템 무결성을 유지하는 데 도움이됩니다.

• 통합 보안 기능은 무단 액세스 및 사이버 위협에 대한 보호를받습니다.
• 로컬 데이터 처리는 전송 중 데이터 차단의 위험을 줄입니다.
• 사용자 정의 가능한 규칙 엔진을 사용하면 의심스러운 활동에 대한 경보를 설정하고 응답을 자동화 할 수 있습니다.
• 오프라인 작동은 네트워크가 다운 되더라도 시스템이 안전하게 작동하도록합니다.
• 유연한 프로세서 옵션 및 내장 암호화는 업계 표준 준수를 지원합니다.
• 고성능과 신뢰성을 제공하면서 데이터를 안전하게 유지하도록 이러한 보드를 신뢰할 수 있습니다.

업계 사용 사례

의료

AI 기반 개발위원회를 사용하여 환자 치료를 개선하는 병원과 클리닉을 볼 수 있습니다. 이 보드는 의료 이미지를 처리하고 활력 징후를 모니터링하며 이상을 실시간으로 감지합니다. 예를 들어, Jetson Nano 및 Beaglebone AI-64는 X- 레이 및 MRI 스캔을 분석하는 기계 학습 모델을 지원합니다. 휴대용 진단 장치에 이러한 보드를 배치하여 의사가 더 빠른 결정을 내릴 수 있습니다. 보드가 웨어러블 센서의 데이터를 수집하고 분석하기 때문에 원격 환자 모니터링이 더욱 신뢰할 수 있습니다. 만성 상태가있는 환자의 반응 시간을 줄이고 결과를 향상시키는 데 도움이됩니다.

팁 : Onboard AI가있는 개발 보드를 사용하여 의료진에게 심박수의 갑작스런 하락 또는 산소 수준과 같은 비상 사태에 경고하는 스마트 장치를 만들 수 있습니다.

조작

AI 및 IoT를 전문 개발 보드와 통합하여 제조를 변환합니다. 이 보드는 센서와 함께 기존 기계를 개조하고 실시간 데이터를 수집하며 AI 알고리즘을 실행하여 워크 플로우를 최적화합니다. 생산 출력, 장비 다운 타임, 품질 관리 및 에너지 절약이 크게 향상됩니다.

다음과 같은 주요 단계를 따릅니다.

1. 센서 및 IoT 장치가있는 소송 기계.

2. 생산 라인에서 데이터를 수집하고 분석합니다.

3. 임베디드 플랫폼에서 AI 모델을 트레이니하고 배포합니다.

4. 자체 최적화 시스템을위한 자율적 의사 결정.

5. 연속적으로 효율성을 높이기 위해 프로세스를 모니터링하고 조정합니다.

6. 장비 고장을 예측하고 폐기물을 줄이며 고품질 제품을 제공하는 공장을 만듭니다.

똑똑한 도시

인프라 및 공공 서비스에 개발위원회를 배치하여 스마트 시티를 구축하는 데 도움이됩니다. Jetson Orin 및 Toybrick RK3399 Pro Power Traffic Management 시스템, 환경 모니터링 및 공공 안전 네트워크와 같은 보드. AI를 사용하여 트래픽 패턴을 분석하고 신호 타이밍을 최적화하며 혼잡을 줄입니다. 보드는 대기 질 센서 및 감시 카메라의 데이터를 처리하여 오염 또는 보안 위협에 대한 실시간 경고를 가능하게합니다. 자율적 인 거리 조명 및 폐기물 관리를 지원하여 도시를 더 안전하고 지속 가능하게 만듭니다.

참고 : 무선 연결 및 Edge AI를 사용하여 네트워크 중단 중에도 시스템을 계속 실행하여 이러한 솔루션을 인근 지역에서 확장 할 수 있습니다.

입양 과제

완성

특수 개발 보드를 기존 AI 및 IoT 시스템에 통합하면 몇 가지 장애물이 발생할 수 있습니다. 보안 문제는 종종 목록에서 최고입니다. 상호 연결된 물리적 및 디지털 시스템은 특히 장치에 공개 보안 설정 또는 제한된 공급 업체 지원이있는 경우 새로운 사이버 보안 위험을 야기 할 수 있습니다. 많은 조직이 특히 비정상적인 이벤트를 처리 할 때 AIOT 시스템의 신뢰성과 유연성에 대한 신뢰가 부족하기 때문에 신뢰 문제가 발생합니다.
이기종 네트워크와 복잡한 장치 상호 연결로 인해 연결 문제가 발생하여 데이터 전송을 방해 할 수 있습니다. 가혹한 운영 조건 또는 부적절한 인프라와 같은 환경 위험은 통합을 더욱 복잡하게 만듭니다.
다른 일반적인 장애물은 다음과 같습니다.

표준화되지 않은 IoT 프로토콜의 상호 운용성 문제와 공급 업체 간의 제한된 협력.

다양한 엔터프라이즈 시스템에서 비즈니스 프로세스를 통합하는 데 어려움이 있습니다.

문제 해결이 여러 장치 계층을 커버해야하므로 IT 지원 복잡성이 증가합니다.

재정적 장벽, 하드웨어, 소프트웨어, 보안 및 교육에 투자해야하므로 종종 불확실한 수익률이 있습니다.

팁:통합을 개선하려면 보안 모범 사례의 우선 순위를 정하고 강력한 공급 업체 지원이있는 보드를 선택하고 가능할 때마다 표준화 된 프로토콜을 사용해야합니다.

확장 성

AIOT 배포를 확장하면 새로운 기술적 문제에 직면 해 있습니다. 장치 및 프로토콜 조각화는 대규모 테스트를 어렵게 만듭니다. 통합 테스트 및 호환성 문제가 부족하면 배포 후 고장의 위험이 증가 할 수 있습니다. 성능 테스트가 더욱 복잡해지고 특수 도구와 인프라가 필요합니다.

또한 ESIM을 프로비저닝하고 여러 제품 변형을 관리하며 적시 인증을 보장하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 이러한 요소는 운영 복잡성을 추가하고 채택을 늦출 수 있습니다.

확장 성 제약은 성능 병목 현상과 시스템 복잡성을 높일 수 있습니다. 효율적인 프로비저닝 및 데이터 처리를 보장하려면 강력한 프레임 워크 및 자동화가 필요합니다.

개발자 기술

AI 및 IoT 프로젝트에서 전문 개발 보드의 전체 가치를 잠금 해제하려면 광범위한 기술이 필요합니다. C/C ++, Python, Java 및 JavaScript와 같은 프로그래밍 언어의 숙련도가 필수적입니다. 센서, 액추에이터 및 마이크로 컨트롤러를 포함한 하드웨어 구성 요소를 이해해야합니다.

Bluetooth, MQTT, HTTP, COAP, Zigbee 및 Lorawan과 같은 네트워킹 프로토콜에 익숙하면 장치를 효율적으로 연결하는 데 도움이됩니다. IoT 프레임 워크 및 플랫폼과 같은 Arduino IoT, Node-Red, Tensorflow, AWS IoT 및 Google Cloud IoT-enables에 대한 경험을 강력한 솔루션을 구축 할 수 있습니다.

또한 API 자동화 기술, 모바일 앱 개발 및 IoT에 맞게 조정 된 정보 보안의 혜택을 누릴 수 있습니다. AI 및 기계 학습 통합, 클라우드 컴퓨팅, 빅 데이터 처리 및 예측 분석에 대한 지식이 점점 더 중요 해지고 있습니다.

IoT 커뮤니티에 대한 지속적인 학습과 적극적인 참여는 업데이트를 유지하고 업계가 발전함에 따라 새로운 도전을 해결하는 데 도움이됩니다.

미래의 트렌드

Aiot Evolution

새로운 기술이 장치가 상호 작용하고 결정을 내리는 방식을 재구성함에 따라 Aiot가 빠르게 진화하는 것을 보게됩니다. 하드웨어 개선에는 이제 비대칭 멀티 코어 RISC-V 아키텍처와 하위 임계 값 전력 최적화 마이크로 컨트롤러가 포함됩니다. 이러한 발전은 에너지 사용을 낮게 유지하면서 컴퓨팅 전력을 향상시킵니다. 또한 MRAM과 같은 새로운 메모리 기술이 장치를 더 빨리 저장하고 액세스하는 데 도움이되는 새로운 메모리 기술을 발견합니다.

소프트웨어 트렌드는 큰 역할을합니다. Zephyr 및 Openthread와 같은 가벼운 펌웨어를 사용하면 작은 장치에서 스마트 애플리케이션을보다 쉽게 ​​실행할 수 있습니다. TinyML 프레임 워크를 사용하면 리소스 제한 하드웨어에서 딥 러닝을 사용할 수 있습니다. 무선 통신도 변화하고 있습니다. Wi-Fi Halow와 같은 프로토콜 및 Matter와 같은 표준은 다른 브랜드의 장치를 도와줍니다.

AIOT를 형성하는 몇 가지 주요 트렌드는 다음과 같습니다.

• 오픈 소스 RISC-V 칩은 더 많은 맞춤화와 비용을 낮추기 위해 기존 팔 칩을 대체하고 있습니다.
• 보드는 이제 실시간 분산 의사 결정을 위해 멀티 코어 처리 및 저전력 운영을 지원합니다.
• Tensorflow Lite 및 Edge Impulse를 포함한 TinyML 프레임 워크는 이미지 인식 및 예측 유지 보수와 같은 고급 AI 작업을 활성화합니다.
• 하위 임계 값 CMO와 같은 새로운 제조 방법은 더 작고 효율적인 보드를 허용합니다.
• 대기 시간을 줄이고 대역폭을 절약하기 위해 로컬 AI 처리가 증가하고 있습니다.

참고 : 현대 보드는 데이터 보안 및 환경 지속 가능성에 대한 새로운 규정을 준수하는 데 도움이됩니다. 그들은 에너지 효율적인 설계와 오픈 소스 하드웨어를 사용하여 폐기물을 줄이고 녹색 이니셔티브를 지원합니다.

하드웨어 사용자 정의

당신은 AI와 IoT의 미래를 형성함에 따라 하드웨어 사용자 정의로부터 혜택을받습니다. 회사는 이제 특정 작업을위한 칩을 설계하여 일반 목적 CPU 및 GPU에서 멀어지게합니다. 예를 들어, Google의 TPU 및 Amazon의 Trainium2 칩은 AI 워크로드를 더 나은 속도와 더 낮은 전력 사용으로 처리합니다. Tesla의 Custom AI Chips는 실시간으로 데이터를 처리하여 자율 주행 차량을 더 안전하게 만듭니다.

FPGA는 귀하의 요구에 대한 AI 알고리즘을 최적화 할 수있는 유연성을 제공합니다. 고속 비디오 분석, 드론의 저전력 에지 AI 또는 빠른 재무 예측에 사용할 수 있습니다. AI SuperComputers의 맞춤형 PCIE 카드는 맞춤형 하드웨어가 높은 대역폭 및 낮은 대기 시간에 대한 요구를 어떻게 충족시키는 지 보여줍니다.

또한 Qualcomm 및 Apple의 Edge AI 하드웨어가 IoT 장치를 더 똑똑하고 효율적으로 만드는 것을 볼 수 있습니다. 이 칩을 사용하면 장치가 빠르게 응답하고 에너지를 적게 사용할 수 있습니다. 그러나 하드웨어 사용자 정의는 과제를 가져옵니다. 다양한 아키텍처를 관리하고 응용 프로그램이 원활하게 실행되도록 통합 된 소프트웨어 도구가 필요합니다.

팁 : 하드웨어 사용자 정의를 사용하면 정확한 요구에 맞는 솔루션을 구축 할 수 있지만 소프트웨어 호환성 및 향후 업데이트를 계획해야합니다.

AI와 IoT가 산업을 변화시키고 개발자에게 권한을 부여하는 특수 개발 보드의 상승을 불러 일으키는 것을 볼 수 있습니다. 이 보드는 실시간 분석, 강력한 연결성 및 고급 보안을 제공합니다.

전문가들은 Edge AI, 5G 및 AI 가속기가 미래의 보드를 형성하여 장치를 더 똑똑하고 자율적으로 만들 것이라고 예측합니다.

싱가포르의 EDB 및 JTC와 같은 기관은 전략적 인프라와 기술 개발이 어떻게 혁신과 적응성을 유발하는지 보여줍니다.
하드웨어 및 소프트웨어에서 지속적인 혁신을 기대할 수 있습니다. 이러한 트렌드가 다음 프로젝트 또는 비즈니스 전략에 어떻게 영감을 줄 수 있는지 고려하십시오. 🚀

FAQ

AI 지원 개발 보드가 업계 응용 프로그램에 유용한 이유는 무엇입니까?

실시간 분석, 강력한 보안 및 AI 지원 보드와의 확장 가능한 연결을 얻습니다. 예를 들어, Jetson Orin Boards를 사용하는 공장은 다운 타임 최대 35% 감소하고 40% 더 나은 품질 관리를보고합니다. 병원은 즉각적인 환자 모니터링에 BeagleBone AI-64를 사용합니다. 이 보드는 데이터를 로컬로 처리하여 대기 시간을 줄이고 의사 결정을 향상시킵니다.

팁:더 빠른 결과와 클라우드 비용을 낮추기 위해 온보드 AI 가속기가있는 보드를 선택하십시오.

특수 개발위원회는 제조 효율성을 어떻게 개선합니까?

• AI 개발 보드를 사용할 때 제조의 주요 개선이 있습니다. 이 보드는 센서 데이터를 수집하고 예측 유지 보수를 실행하며 워크 플로우를 최적화합니다.
• 생산 출력은 최대 20%증가합니다.
• 장비 다운 타임은 35%감소합니다.
• 품질 관리 정확도는 40%증가합니다.
• 에너지 절약은 15%에 도달합니다.
• 실시간 분석은 지연을 일으키기 전에 문제를 발견하는 데 도움이됩니다.

AI 및 IoT 개발위원회에서 가장 큰 혜택을받는 산업은 어디입니까?

의료, 제조 및 스마트 도시가 가장 많이 얻는다는 것을 알게됩니다.

이 보드는 안전성과 효율성을 향상시키는 더 똑똑하고 자율적 인 시스템을 가능하게합니다.

AI 및 IoT 개발 보드와 함께 일하는 데 어떤 기술이 필요합니까?

Python, C ++ 및 JavaScript의 프로그래밍 기술이 필요합니다. MQTT 및 Bluetooth와 같은 센서, 마이크로 컨트롤러 및 네트워킹 프로토콜을 이해해야합니다.

메모:Tensorflow Lite 및 Edge Impulse와 같은 AI 프레임 워크에 대한 경험은 장치에 모델을 배포하는 데 도움이됩니다.
지속적인 학습은 기술이 발전함에 따라 업데이트됩니다.

개발위원회는 AIOT 프로젝트의 보안 문제를 어떻게 해결합니까?

내장 암호화, 보안 부팅 및 로컬 처리로 데이터를 보호합니다. 입자 붕소 LTE와 같은 보드는 셀룰러 보안 및 오프라인 작동을 제공합니다.

지역 분석은 사이버 위협에 대한 노출을 줄입니다.
경고 및 응답을 자동화하기 위해 사용자 정의 규칙을 설정합니다.
이모티콘 :🛡️ 보안 기능을 사용하면 업계 표준을 준수하고 시스템을 안전하게 유지하는 데 도움이됩니다.