スマートリテール向けの組み込みエッジAIシステムを選択する際の5つの重要な考慮事項

COVID-19のパンデミックの出現は、間違いなく消費者の購買行動を形作った一方で、Covid以前の小売動向も加速させました。非接触型決済や非伝統的なショッピング体験などのトレンドは、パンデミックからは発生しませんでした。ただし、その使用量は増えると予想されます。

パンデミックから生まれた実店舗の小売業者は、小売戦略に対応して近代化するか、事前に提供された店舗閉鎖の終焉を続ける以外に選択肢はありません。この傾向は、小売業者を可能にしようとしているソフトウェア会社やその他のスマート小売ソリューションプロバイダーにチャンスをもたらします。 TrigoやTiliterなどの有望なソフトウェアスタートアップ、さらには業界の巨人であるAmazonでさえ、コンピュータービジョンを通じて摩擦のない小売ショッピング体験を可能にしますが、これらのアルゴリズムの背後にはすべてを可能にするハードウェアがあります。

スマート小売環境に最適な組み込み型EdgeAIシステムを選択する際の重要な考慮事項について詳しく説明します。

1. エッジでのAIのプロセッサタイプ

人工知能は、オブジェクト検出、生体認証、コンピュータービジョン、その他多くの機能を含むがこれらに限定されない、あらゆる種類の機能の根底にあります。また、各タイプのプロセッサの長所と短所を説明するホワイトペーパーを作成できますが、主要な組み込みメーカーが一般的に販売している2つの主要なプロセッサタイプについて簡単に説明します。

CPU

中央処理装置（CPU）は、ほとんどの電子機器に一般的に見られ、複雑な算術演算、論理演算、制御、および入出力操作を実行できる多目的プロセッサです。ただし、（FPGAの）GPUと比較すると、CPUアーキテクチャは、限られた数の利用可能なパフォーマンス駆動型コアを介したシーケンシャルシリアル処理用に最適化されています。

コンピュータビジョンなどのタスクを実行する場合、色、パターン、形状などを分析するために大量のデータを並行して処理する必要があります。特に、高解像度ビデオストリームの複数の同時ソースを検討する場合、データの量は膨大になる可能性があります。このため、GPUとFPGAはCPUよりも機能が優れている可能性があります。

GPU

グラフィックプロセッシングユニット（GPU）は、高速グラフィックレンダリングの要件に端を発しています。その後、ディープラーニングニューラルネットワークをNVIDIA GPUでトレーニングできることが発見されました。これにより、パフォーマンスが大幅に向上しました。その理由は、GPUが多数の並列コアで設計されており、ニューラルネットワークトレーニングとAI推論のための並列計算を提供しているためです。

GPUの制限には、高消費電力が含まれ（NVIDIA Jetson SoMはこの問題を軽減するように設計されていますが）、パフォーマンスは一般にCPUよりも優れていますが、特定用途向けASICプロセッサほどのパフォーマンスを提供しない場合があります。補うのは、堅牢なSDKとフレームワークのサポートです。

2. 熱

おそらく、最も言及されていない考慮事項の1つは、熱性能の考慮事項です。システムの内部温度が特定のポイントまで上昇すると、プロセッサがスロットルしてパフォーマンスを低下させるという考え方です。ハウジングにファンが含まれている場合、ファンが回転するときに発生するノイズが目立ち、特定の状況では理想的ではない場合があります。

一見熱性能を視覚化することは困難ですが、企業は競合するシステムをテストしてベンチマークすることがよくあります。

3. 豊富なIOポート

どのIOポートと必要な量を決定するのは簡単に思えるかもしれませんが、これはEdgeAI組み込みシステムを選択する際のもう1つの重要な考慮事項です。ただし、すぐに決定する前に、まずアプリケーションと環境のサイズを検討する必要があります。コンビニエンスストアの要件は、ハイパーマーケットやスーパーマーケットの要件とは異なります。必要なポートの数は小売スペースのサイズに応じて増加するため、ソリューションを将来的に保証したい場合は、組み込みシステムが必要な数のセンサーに加えてさらにいくつかのセンサーをサポートする必要があります。

必要な特定のIOポートについては、スマート小売スペースでの経験から、ほとんどのカメラは通常IPまたはUSBカメラになります。

4. ブランディング

Edge AI組み込みシステムは、あなたの会社のブランドを表しており、印象に残る印象を与えることができます。あなたのブランドは、競合他社との差別化を図り、あなたのブランドが表すものの物語を形作ることを可能にします。デバイスがはっきりと見えるか、パネルの後ろに隠れているかにかかわらず、ブランドの色とデザインをシステムの色とデザインに合わせるのが理想的です。結局のところ、あなたは本当にあなた自身のブランドの色よりもメーカーの標準的な青またはベージュの色を見せたいですか？

5. 揺るぎないサポート

特に未知のSDKまたはBSPを使用する場合は、AIプロジェクトのライフサイクルに沿って課題が発生する可能性があります。これらのハードルをすばやく克服するには、タイムリーなサポートを提供できる知識豊富なパートナーが必要です。パートナーからの返答を1週間待たなければならず、プロジェクトが遅れる可能性があることほど面倒なことはありません。

これらの技術的な問題を処理した経験が証明されているパートナーを選択することは、タイムリーな展開と遅延した展開の違いになる可能性があります。さらに、チップメーカーとそのパートナーとの関係はパートナーシップ層によって異なるため、ハードウェアパートナーからの応答を期待できる速度に影響します。たとえば、NVIDIA Eliteパートナーは数日以内に問題を解決する可能性がありますが、NVIDIAPreferredパートナーは1週間かかる場合があります。

では、これは実際にはどのように機能しますか？

これで、Edge AI組み込みシステムを選択する際の考慮事項についての基本的な理解ができたので、これが実際にどのように機能するかを見てみましょう。

ターゲット顧客の小売スペースが、既存の3台のIPカメラで摩擦のないショッピング体験を可能にしたいコンビニエンスストアである状況では、NVIDIA®JetsonXavier™NXモジュールを含むAVerMediaのNX215BなどのEdgeAIシステムを検討できます。この高推論マルチコアプロセッサは、電力効率を高めながら複数のセンサーをサポートします。

組み込みシステムには、多数のイーサネットポート（HDMI、USB3.0、および20ピンコネクタに加えて）、SSD、およびWiFiが含まれ、小さなフットプリントを維持しながら、小規模な小売スペースに最適です。また、NVIDIA Eliteパートナーとして、発生する可能性のある不便に対してタイムリーにサポートされることが保証されています。

もちろん、その明るいネオングリーンのブランドカラーが必要な場合は、彼らもあなたのためにそれをカスタマイズできると確信しています。

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AVerMediaのシニアマーケティングマネージャーであるJeremyJuanは、業界の大手企業での長年の経験から、組み込みエッジAIや堅牢なコンピューティングなどのIPC業界のさまざまな側面で豊富な経験を持っています。彼は、主要なグローバル市場に向けて、数々の受賞歴のある中核製品の発売を個人的に指揮し、実行してきました。