Der VHub-AI-Developer unterstützt verschiedene Deep-Learning-Frameworks (TensorFlow, Caffe, ONNX, MxNet,…), die für die Implementierung eines Systems von der Cloud bis zum Edge benötigt werden und beinhaltet vortrainierte KI-Modelle, die für entsprechende Anwendungen optimiert sind. Die AI-Inferenzsysteme von Vecow, die mit dem VHub- AI-Developer ausgestattet sind, unterstützen verschiedene Beschleunigungsengines (z.B. Movidius VPU und GPU), einschließlich Starter-Kit, Deployment-Kit, Development-Kit und Titan-Kit. Die leistungsfähigen KI-Hardwaresysteme ermöglichen es Anwendern, mit wenig Aufwand ihre AI-Vision-Lösungen in beliebigen Umgebungen zu implementieren. Eingesetzt werden kann die smarte Plattform in sämtlichen AI-relevanten Bereichen, wie z.B. Deeplearning, Bildverarbeitung, Fahrzeugcomputing, Industrieautomatisierung oder Robotersteuerung.
Echtzeitinspektion im Schienenverkehr
Ein Beispiel für den erfolgreichen Einsatz von AI-Technologie ist im Schienenverkehr zu finden. Die Schienen eines Bahnsystems sind aufgrund des Zugverkehrs und der Witterungsverhältnisse über viele Jahre höchsten Belastungen ausgesetzt. Diese führen zu inneren Schäden, die visuell nicht zu erkennen sind. Um die Beschädigungen dennoch ausfindig zu machen, werden oft Ultraschallprüffahrzeuge, sogenannte Gleisgeometriewagen, eingesetzt. So kann die Ermüdung des Metalls, die z.B. durch die hohe Geschwindigkeit der Züge entsteht, festgestellt werden. Zur zusätzlichen optischen Objektprüfung werden hochauflösende Industriekameras (bis zu 4K) und AI-beschleunigte Vision-Systeme verwendet. Dadurch werden Schienenbrüche verhindert und somit die Sicherheit des Betriebs und der Fahrgäste deutlich verbessert. Hierzu sind allerdings Inspektionsanwendungen in Echtzeit notwendig, damit die Systeme während der Zugfahrt eingesetzt werden können. Ein System, das diese Anforderungen erfüllt, ist die PE-5000-Serie. Sie verfügt über Power-over-Ethernet und unterstützt eine Ausgangsleistung von 25,5W bei 48VDC für jeden einzelnen Port. Für den industriellen Einsatz entwickelt, bietet die Serie nicht nur höchste Zuverlässigkeit, sondern auch einen erweiterten Temperaturbereich von -25°C bis +60°C. Zudem ist das System mit zahlreichen Interfaces ausgestattet, die eine High-Speed-Datenübertragung von bis zu 10Gbit/s unterstützen. In Zusammenarbeit mit dem erweiterbaren GPU-AI-Computing-System GPC-1000 wird die Effizienz bei der Datenverarbeitung, Speicherung und Analyse nochmals gesteigert, wodurch die Kombination ideal für den Einsatz in Fahrzeugen oder Deep-Learning-Anwendungen ist.
Pflanzen züchten mit 10GigE-Vision
Auch in der Botanik-Forschung wird auf künstliche Intelligenz gesetzt. Internationale Unternehmen für Pflanzenzüchtung nutzen fortschrittliche Hard- und Software für die Entwicklung und Durchführung der Phänotyp-Analyse. Unter einem Phänotyp versteht man in der Genetik alle Merkmale eines Organismus, also das Erscheinungsbild der Pflanze. Dieses wird stark von Umweltfaktoren beeinflusst, was sich negativ auf den Zuchterfolg auswirken kann. Mithilfe der kompakten SPC-5100 Systeme können Messungen an der Pflanze durchgeführt und somit für ideale Rahmenbedingungen bezüglich des Pflanzenwachstums gesorgt werden. Das System verfügt über leistungsstarke Intel Core-Prozessoren der achten Generation und kann in Kombination mit 10GigE-Vision-Kameras und den zugehörigen Sensoren zur Datenerfassung der Pflanzenmerkmale, wie z.B. Blattfläche, Wachstumshöhe, Blattneigung und Farbeinstufungen, verwendet werden.
AMR für Robot-as-a-Service
Autonome mobile Roboter (AMR) können sich selbstständig in ihrer Umgebung bewegen und mit dieser interagieren. Insbesondere Roboter, die mit einer KI ausgestattet sind spielen dabei eine Schlüsselrolle. So können diese Roboter beispielsweise in der Pflege, dem Finanzmanagement, im Service oder auch in der Industrie eingesetzt werden, um die Produktionseffizienz zu steigern. Für diesen Bereich bietet Vecow mit dem ECX-1000-PoER eine kompakte All-in-One-AI-Rechenmaschine für Serviceroboteranwendungen. Das System ermöglicht Echtzeit-Computing und wird bereits bei Servicerobotern – die mit Menschen kommunizieren – in Flughäfen, Museen, Bibliotheken und weiteren öffentlichen Bereichen erfolgreich eingesetzt.
