Con la capacità di gestire l'inferenza AI e l'apprendimento automatico, il sistema rugged MiTAC MZ1 supporta fino a 16 processori AI Hailo-8.

Con la capacità di gestire l'inferenza AI e l'apprendimento automatico, il sistema rugged MiTAC MZ1 supporta fino a 16 processori AI Hailo-8.

La visione artificiale, a volte indicata come visione artificiale, è un sottoinsieme di AI che consente ai computer di interpretare e comprendere le informazioni visive dal mondo. Coinvolge algoritmi e sistemi che consentono alle macchine di "vedere" e comprendere immagini o video, in modo simile a come gli esseri umani percepiscono e comprendono il mondo visivo.

La visione artificiale ha subito una profonda trasformazione nell'area del controllo qualità, inaugurando una nuova era di eccellenza produttiva. Nell'era moderna dell'ispezione industriale, questi sistemi di produzione e automazione all'avanguardia hanno l'autorità di approvare o rifiutare una linea di parti che esce dalla linea. Alimentati da tecnologie di deep learning all'avanguardia, possiedono la capacità di ottimizzare autonomamente l'intero processo di produzione, limitando gli sprechi e riducendo le inefficienze.

Uno degli obiettivi principali della visione artificiale è elaborare e analizzare i dati visivi per estrarre informazioni significative, prendere decisioni ed eseguire attività specifiche. Queste attività includono in genere il riconoscimento delle immagini, il rilevamento e il tracciamento degli oggetti e il riconoscimento facciale e gestuale. Un punto importante qui è che la visione artificiale rimuove l'umano (e l'errore umano) dall'equazione.

Sfide della visione artificiale

Ci sono ovviamente delle sfide legate alla progettazione e all'implementazione di un sistema così moderno. Ad esempio, la progettazione dell'hardware attorno a una GPU potrebbe portare alle prestazioni desiderate, ma potrebbe ridurre l'affidabilità. Inoltre, il consumo energetico delle GPU pone una situazione difficile in quanto le GPU tendono a generare calore eccessivo, richiedendo ventole di raffreddamento, uno scenario non auspicabile per un ambiente industriale robusto.

Il processo di visione artificiale di solito procede in questo ordine: acquisizione dell'immagine, pre-elaborazione dell'immagine, estrazione delle caratteristiche, analisi dell'immagine e presa di decisione/azione, in base all'analisi.

L'uso della visione artificiale è comune nelle fabbriche per migliorare l'automazione, il controllo di qualità e l'efficienza complessiva. I suoi usi tendono a variare in base alle esigenze specifiche dei processi coinvolti. I processi potrebbero includere:

1. ispezione automatizzata del prodotto, ricerca di difetti e garanzia che tutti i prodotti soddisfino standard di qualità predefiniti

2. smistamento e/o conteggio dei prodotti, in particolare rimuovendo i prodotti difettosi

3. guida del robot per applicazioni specifiche, incluso il prelievo e il posizionamento di oggetti o l'assemblaggio di componenti

4. lettura codice a barre/QR

5. sicurezza e protezione, per monitorare il movimento del personale e rilevare eventuali situazioni di pericolo

Per rendere possibili questi processi, sono necessari componenti specializzati, tra cui telecamere ad alta risoluzione, hardware per l'elaborazione delle immagini, software e algoritmi specializzati e sensori potenzialmente aggiuntivi come laser o telecamere di profondità. Questi sistemi devono avere la capacità di operare in tempo reale, consentendo di prendere decisioni e azioni immediate sulla base dei dati visivi.

Come affermato, la visione artificiale può avere un profondo impatto sul controllo qualità all'interno della fabbrica. Perché ciò avvenga, è necessario implementare hardware specifico, insieme a routine software adatte all'applicazione. A tal fine, il portafoglio di prodotti di fascia alta di MiTAC è probabilmente adatto all'implementazione della visione artificiale in fabbrica. Nello specifico, la combinazione delle schede MZ1 plus dual MiAi-H8 è all'altezza del compito. Innanzitutto, MZ1 è una robusta piattaforma di elaborazione GPU che supporta i processori Intel Raptor Lake-S di 13a generazione e Alder Lake-S Core-i di 12a generazione, fino a 125 W.

Per supportare l'applicazione di visione artificiale, la piattaforma può gestire l'inferenza AI, l'apprendimento automatico e il deep learning. È incluso il supporto per un massimo di 16 processori AI Hailo-8, fornendo 416 TOPS di prestazioni. Il lavoro di progettazione può essere gestito utilizzando Hailo-8 SDK. Altre caratteristiche dell'MZ1 includono il supporto per un massimo di 64 Gbyte di memoria SO-DIMM DDR5, funzionalità grafiche HDMI, DisplayPort e VGA, doppia LAN da 2,5 Gigabit/s e 10 porte USB.

Come componente complementare, la scheda Xpansion PCIe MiAi-H8 in tempo reale e per l'accelerazione dell'inferenza AI di MiTAC supporta fino a otto processori AI Hailo-8 per un livello di prestazioni di 208 TOPS. Offre opzioni di raffreddamento attivo e passivo. Come richiesto per un pavimento di fabbrica, è un design di livello industriale con tutti i condensatori solidi e un ampio supporto di temperatura.

Su una scala più di fascia media, i progettisti potrebbero prendere in considerazione la combinazione MX1-D più GFX di MiTAC, che offre prestazioni capaci, un potente processore, protezione dell'alimentazione OCP/OVP e un design espandibile. L'MX1-D è alimentato dal chipset per workstation Intel Coffee Lake C246 che può supportare processori di tipo socket Xeon e Core-i LGA1151.

L'MX1-D ottiene la sua flessibilità da una ricca gamma di porte I/O (doppia Ethernet RJ45, otto USB, HDMI, DVI-I, DisplayPort, due porte COM e altro ancora). L'espandibilità dello storage è supportata da tre slot da 2,5 pollici. dischi rigidi ad alta densità e due slot mPCIe (condivisi con mSATA) per ospitare interfacce SSD e wireless.

A livello base, la combinazione di MiTAC MP1 più una VPU ne consente l'utilizzo in applicazioni industriali di visione artificiale. In particolare, l'MP1-11TGS è dotato del processore Tiger Lake di Intel. Con la sua iGPU integrata, offre funzionalità AI se abbinata a un set di istruzioni AI/deep learning come VNNI (Vector Neural Network Instruction). Il risultato è un miglioramento delle prestazioni del carico di lavoro di inferenza. La ricca offerta I/O del sistema include porte USB 3.1 (Gen2) da 10 Gbit/s, quattro porte COM seriali, LAN Ethernet da 2,5 Gbit/s e funzionalità wireless. L'ampio intervallo di tensione di ingresso (da 8 a 24 V) e una temperatura da -40°C a +70°C sono fondamentali per gli ambienti industriali.