ロンドン— 18のベンダーと組織が協力協定に署名し、ヨーロッパのエッジコンピューティングコンソーシアムを形成しました。このコンソーシアムは、スマート製造、その他の産業用IoTアプリケーション、ネットワークオペレーターに展開できる標準のリファレンスアーキテクチャとテクノロジースタックを作成することを目的としています。 エッジコンピューティングは、産業用であれコネクテッドカー用であれ、多くのコネクテッドプラットフォームのセキュリティと遅延の問題に対処するためにますます重要になっています。 「モノ」またはデータのソースに近いネットワークのエッジでの処理を可能にします。ネットワーク、コンピューティン

編集者注：産業用モノのインターネット（IIoT）は、産業運営に関する深い洞察を提供し、接続されたマシンとシステムの効率を高めることを約束します。大規模なIIoTアプリケーションは、階層化されたアーキテクチャに依存して、さまざまなセンサーからデータを収集し、データを確実かつ安全にクラウドに移動し、その洞察と効率を提供するために必要な分析を実行します。インダストリアルインターネットアプリケーション開発では、著者はIIoTアーキテクチャの詳細な調査を提供し、これらのシステムに関連する幅広い要件を満たすためのアプローチについて説明します。 産業用インターネットアプリケーション開発から改作、Ale

CEVAは、CEVA-BXハイブリッドプロセッサとWhisPro音声認識テクノロジーを発表しました。 CEVA-BXは、デジタルシグナルプロセッサ（DSP）とマイクロコントローラ（MCU）の両方の機能を単一のデバイスに組み合わせて、IoT、消費者、自動車、産業用。同社によれば、新しいファミリは、MCUの信​​号処理パフォーマンスとDSPの柔軟性のギャップに対処し、セルラーIoT、センサーフュージョン、ニューラルネットワーク推論などの新たな要件に簡単に対処する設計者の能力を制限しています。 DSP、MCU、および専用プロセッサは、ほとんどの明確に定義されたワークロードに最適な選択肢ですが、新

私の家はAlexaで強化されており、Amazon Echos、Echo Dots、EchoTapがいたるところに散らばっています。第二世代のEchoの再設計を初めて見たとき、私はその比較の外観にかなり圧倒されました。私はもっ​​と「金属」（対「布」）のような人だと思います。そこで、稼働中のユニットが故障する可能性がある場合に備えて、アーカイブストレージに入れるために、まだ利用可能な状態で、いくつかの第1世代のスペアを入手することにしました。 そうすることで、私は今まで聞いたことのない製品のバリエーションであるEchoPlusに出くわしました。それはエコーのように見えましたが、人々がわずかに

カリフォルニア州サンノゼ—ディープニューラルネットワークが工場のフロアに向かって這っています。 いくつかの初期の採用者にとって、ニューラルネットはコンピュータービジョンカメラの目の後ろに埋め込まれた新しいインテリジェンスです。最終的に、ネットワークはロボットアーム、センサーゲートウェイ、コントローラーに蛇行し、産業用自動化を変革します。しかし、変化はゆっくりと進んでいます。 「私たちはまだ数十年の進歩と次世代の機械学習アルゴリズムの初期段階にありますが、今後数年間で大きな進歩が見られると思います」とチーフのロブ・ハイは述べています。 IBMワトソンのテクノロジーオフィサー。 ニューラルネ

最新の産業用システムの主要コンポーネントは、プラントを実行しているコントローラー、モニター、およびその他の運用技術にデータを供給するセンサーです。センサーのネットワークは何年も使用されてきましたが、インターネットの出現により、センサーシステムを使用する機会と課題の両方が拡大しました。センサーが産業用モノのインターネット（IIoT）の一部になるにつれて、設計の機会と課題も拡大しました。 センサーは、現代の工場でさまざまな役割を果たしています。プロセス制御のためのデータを提供することに加えて、それらは品質評価、資産追跡、さらには労働者の安全を支援します。強力なクラウドベースの分析ソフトウェアと人

インダストリー4.0と産業用モノのインターネット（IIoT）が一般的になりましたが、私たちの多くは、モノのインターネット（IoT）の原則を工場のプロセスに適用すると、翻訳で何が失われるかを認識していません。 IIoTは、ITの進歩を加速するテクノロジーがオペレーショナルテクノロジー（OT）でも同じことができるという信念に基づいて構築されました。アイデアは引き続き有効ですが、工場のフロアには微妙な違いが残っており、2つの環境はまだ世界的に離れています。 一方では、ムーアの法則は、より高速でより強力なプロセッサに対するITの飽くなき欲求を何度も満たしてきました。その後、人工知能（AI）が登場し

先週、2年ごとに開催される世界最大の電子機器見本市の1つであるElectronicaのために、約80,000人の訪問者がミュンヘンに集まりました。 EE TimesとAspencoreが1週間参加しました。参加の重要な部分は、Embedded Forumの運営と、業界の出展者や上級管理職との話し合いで、何が新しく関連性があるかを確認することでした。 今年のテーマは「すべてをつなぐ—スマート、安全、そして安全」でした。参加しているいくつかの主要なチップ企業のハイライトを紹介します。 STMicroelectronics 人工知能（AI）を使用した機械の状態監視と予知保全のテクノロジー、S

最近、原材料が多段階の製品作成プロセスで結合される従来の製造は、スマート製造に後れを取っています。スマート製造は、プロセスおよび材料主導の構造としての製造の歴史的概念に基づいて構築されており、情報技術、柔軟性、およびコンピューター制御が追加されています。 この記事では、スマートマニュファクチャリングの急成長分野、より具体的には、業界全体の製品開発チームがプロセスを改善し、コストを管理し、製品を設計し、生産供給を消費者の需要に合わせるのを支援するビッグデータのますます重要な役割について説明します。この記事では、スマート製造とビッグデータ分析の相互作用を検証し、現在のスマート製造とビッグデータ環

最近、シリコンバレーで開催された2018ザイリンクス開発フォーラム（XDF）に参加しました。このフォーラムで、フィールドプログラマブルゲートアレイ（FPGA）に関連するAI関連の問題を解決したと主張する人工知能（AI）の分野の新興企業であるMipsologyという会社を紹介されました。 Mipsologyは、FPGAの展開に固有の制約なしに、FPGAで達成可能な最高のパフォーマンスでニューラルネットワーク（NN）の計算を高速化するという壮大なビジョンを持って設立されました。 Mipsologyは、毎秒20,000を超えるイメージを実行し、ザイリンクスから新しく発表されたAlveoボードで実行

編集者注：産業用モノのインターネット（IIoT）は、産業運営に関する深い洞察を提供し、接続されたマシンとシステムの効率を高めることを約束します。大規模なIIoTアプリケーションは、階層化されたアーキテクチャに依存して、さまざまなセンサーからデータを収集し、データを確実かつ安全にクラウドに移動し、その洞察と効率を提供するために必要な分析を実行します。インダストリアルインターネットアプリケーション開発では、著者はIIoTアーキテクチャの詳細な調査を提供し、これらのシステムに関連する幅広い要件を満たすためのアプローチについて説明します。 本の第3章から抜粋したこの抜粋では、開発者がデータを収集

このストーリーは、半自律型自動車技術に関するAspenCore特別プロジェクトの一部です。 この特別プロジェクトの他の記事をご覧ください： SAMテクノロジー特別プロジェクトの紹介 運転できない人のために車を作る方法 目はそれを持っています 車を改造しましょう このプロジェクトおよびAspenCoreネットワークでカバーされているその他のトピックの詳細については、特別プロジェクトのホームページにアクセスしてください。 身体の不自由な人が車を運転できるようにするシステムをどのように構築しますか？ Arrow Electronicsは、Semi-

ロンドン—最近の産業用モノのインターネット（IIoT）セキュリティ特別レポートの調査により、接続されたデバイスにセキュリティを実装することの重要性と必要性​​について、より広いエコシステムの間で根本的な認識が欠如していることが明らかになりました。現在、新しい調査では、IoTの大きな問題が引き続き断片化とセキュリティに関連していることが確認されています。 モバイルR＆D企業であるInterDigitalが委託し、GSMAが実施した調査では、IoTの可能性にもかかわらず、重大な課題があることが明らかになりました。回答者の半数は、持続可能なビジネスモデルの開発を1番目または2番目に大きな課題として

東京—「スマートマニュファクチャリング」への信頼を誓ったすべての企業は、AIへの期待を誓っています。 この勇敢な新しい世界では、「学習」プラットフォームのセットアップとクラウドサービスプロバイダーへの連絡にかかるコストに加えて、高コストのAIシステムへの多額の投資が必要です。壮大な計画は、マシンがこれまで知られていなかったことを学習して把握できるように、ビッグデータの収集から始まります。 それが理論です。 しかし、現実の世界では、多くの企業がAIの実装が難しいと感じています。 AIの経験が浅い、またはAIを最大限に活用するための社内データサイエンティストのケーブルが不足していると非難する

編集者注：IoTデバイスの可用性を高めるための要件の高まりは、IoTに適したセルラーテクノロジーの出現と一致しています 。開発者にとって、セルラーテクノロジーとそのIoTへの応用に関するより詳細な情報の必要性はかつてないほど深刻になっています。 このシリーズは、本「Cellular Internet of Things」から抜粋したもので、この分野の主要な概念とテクノロジーを紹介しています。 以前のシリーズで、著者は、セルラーの進化する状況、IoTにおけるその役割、および大規模なマシンタイプの通信（mMTC）と超信頼性の低い遅延通信（URLLC）のテクノロジーについて説明しました。

自動化された車両が道路で衝突した場合、自動車メーカーだけでなく、故障したシステムの開発に関与するサプライチェーン全体に経済的大惨事を引き起こす可能性があります。 自動運転車への移行と先進運転支援システム（ADAS）の実装において、ISO26262機能安全規格がシステム設計の最前線に押し出されました。 ISO 26262コンプライアンスプログラムを理解して正しく実装することは、経済的な成功と失敗の違いを意味する可能性があります。 自動化された車両が道路で衝突した場合、自動車メーカーだけでなく、故障したシステムの開発に関与するサプライチェーン全体に経済的大惨事を引き起こす可能性があります。道

モノのインターネット（IoT）には多くのステップと複雑さがあり、それぞれに複数の設計上の決定とトレードオフがあります。ほとんどの接続デバイスの場合、最初のステップは、組み込みのワイヤレスIoTモジュールを使用して、物理オブジェクト（IoTの「モノ」）とインターネット間の接続を有効にすることです。 IoTモジュールには、接続されたデバイスがWi-Fi、セルラー、Bluetoothなどのワイヤレスプロトコルを介してデータを送受信できるようにする通信回路が含まれています。 デバイスをIoTクラウドに接続し、接続されたデバイスを管理するには、専用の接続ソフトウェアが必要です。最近まで、接続された製品

編集者注：IoTデバイスの可用性を高めるための要件の高まりは、IoTに適したセルラーテクノロジーの出現と一致しています 。開発者にとって、セルラーテクノロジーとそのIoTへの応用に関するより詳細な情報の必要性はかつてないほど深刻になっています。 このシリーズは、本「Cellular Internet of Things」から抜粋したもので、この分野の主要な概念とテクノロジーを紹介しています。 以前のシリーズで、著者は、セルラーの進化する状況、IoTにおけるその役割、および大規模なマシンタイプの通信（mMTC）と超信頼性の低い遅延通信（URLLC）のテクノロジーについて説明しました。

ロンドン—セキュリティが突然話題になっています。デバイスの接続とモノのインターネット（IoT）デバイスの実装に関するすべての話と、サイバー攻撃による潜在的な脅威の認識が高まっていることを考えると、これは当然のことです。これを認識して、STMicroelectronicsとNXP Semiconductorsはどちらも、TrustZoneを統合したArmCortex-M33を利用してマイクロコントローラーを発売しました。 STMicroelectronicsは今週、STM32L5マイクロコントローラーを発売しました。これは、Cortex-M33ハードウェアベースのセキュリティに基づいて構築され

編集者注：IoTデバイスの可用性を高めるための要件の高まりは、IoTに適したセルラーテクノロジーの出現と一致しています 。開発者にとって、セルラーテクノロジーとそのIoTへの応用に関するより詳細な情報の必要性はかつてないほど深刻になっています。 このシリーズは、本「Cellular Internet of Things」から抜粋したもので、この分野の主要な概念とテクノロジーを紹介しています。 以前のシリーズで、著者は、セルラーの進化する状況、IoTにおけるその役割、および大規模なマシンタイプの通信（mMTC）と超信頼性の低い遅延通信（URLLC）のテクノロジーについて説明しました。