ロンドン — 大手ベンダーと研究機関18社が協力協定を締結し、欧州エッジコンピューティングコンソーシアム（ECCE）を設立しました。このコンソーシアムの使命は、スマート製造、産業用IoT、ネットワークオペレーター環境で展開可能な標準化された参照アーキテクチャとテクノロジースタックを提供することです。 エッジコンピューティングは、産業オートメーションからコネクテッドカーまで、接続されたプラットフォームにおけるレイテンシとセキュリティの課題に取り組むために不可欠になりつつあります。ネットワークのエッジ、つまりデータソースの近くでデータを処理することで、エッジソリューションはコアネットワーク、コンピ

編集者注：産業用IoT（IIoT）は産業運用への深い洞察を提供し、接続された機械とシステムの効率を向上させることを約束します。大規模IIoTアプリケーションは、幅広い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するために、階層型アーキテクチャに依存しています。『産業用インターネットアプリケーション開発』では、著者らがIIoTアーキテクチャを詳細に検証し、これらのシステムに関連する幅広い要件を満たすアプローチについて議論しています。 『産業用インターネットアプリケーション開発』より抜粋、Alena Traukina、Jayan

CEVAは、CEVA-BXハイブリッドプロセッサーとWhisPro音声認識エンジンを発表しました。CEVA-BXは、デジタル信号プロセッサー（DSP）とマイクロコントローラー（MCU）の機能を単一のシリコンソリューションに融合し、IoT、コンシューマー、自動車、産業分野における高スループット信号処理と汎用コンピューティングの両方への需要の高まりに応えます。 従来、設計者はセルラー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混合ワークロードを満たすために、別々のMCUとDSPを使い分ける必要がありました。このアプローチは、複雑なシステムオンチップ（SoC）設計を招くか、信号処理

我が家はAmazon Alexaで動いており、Echo、Echo Dot、Echo Tapデバイスがあちこちに配置されています。第2世代Echoの再設計を初めて見たとき、その外観にはがっかりさせられました。私はより「メタリック」な美学を好みます。その結果、第1世代ユニットがまだ入手可能なうちに収集し、将来の使用のために保管し始めました。 収納箱を整理しているとき、Echo Plusを発見しました。これは標準のEchoに似ていますが、内蔵Zigbeeコントローラーを備えています。この機能により、Philips HueのようなZigbeeベースのスマートライトを接続するための別途ブリッジが不要にな

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着実に産業環境に入り込み、工場自動化を変革しようとしています。 早期採用者はすでに、コンピュータビジョンカメラの知能としてニューラルネットワークを組み込んでいます。時間の経過とともに、これらのネットワークはロボットアーム、センサーゲートウェイ、コントローラーに浸透し、製造プロセスを再構築するでしょう。しかし、この移行は慎重なペースで進行しています。 「今後数十年にわたる進歩と次世代機械学習アルゴリズムの時代の初期段階にまだありますが、今後数年間で巨大な進歩が見られるでしょう」とIBM Watsonの最高技術責任者ロブ・ハイ氏は語りま

現代の産業プラントでは、センサーがコントローラー、監視システム、運用技術にリアルタイムデータを供給する基盤となっています。 プロセス制御にとどまらず、センサーは品質評価、資産追跡、作業者の安全確保を可能にします。クラウドベースの分析とAIは、センサーデータをプロセス最適化と予知保全を通じてコスト削減に変換します。インターネットに接続されれば、このデータはサプライチェーン調整とグローバル生産管理を支援できます。 今日の工場では、照度、温度、動作、位置、存在、ビジョン、力、流量、化学組成など多様なセンサーが使用されています。あらゆるプロセスや環境条件に対して、TE Connectivityのような

インダストリー4.0と産業用IoT（IIoT）がヘッドラインを賑わせる一方で、従来のIoT概念を工場プロセスに適用する際に見落とされがちなニュアンスがあります。 IIoTは、ITを牽引するブレークスルーが運用技術（OT）を加速させるという前提で生まれました。その約束は今も有効ですが、工場現場では多くの微妙な点が見過ごされ、ITとOTの世界は依然として大きく断絶したままです。 ムーアの法則は、IT分野においてより高速で強力なプロセッサーへの需要を一貫して後押ししてきました。ディープラーニングによって駆動されるAIは、機械翻訳から創薬、チェスに至るまで多岐にわたる分野に拡大し、製造システムが人間の

先週、ミュンヘンで約80,000人の来場者を集め、世界最大級の隔年エレクトロニクス見本市Electronica 2018が開催されました。EE TimesとAspenCoreはEmbedded Forumを主催し、出展者や上級幹部と交流し、最新業界トレンドを探りました。 イベントのテーマは「すべてを接続 ― スマート、安全、セキュア」。以下は、フォーラムで主要半導体メーカーが披露したハイライトです。 STMicroelectronicsは産業と自動車アプリケーションに注力し、STM32マイクロコントローラで駆動する機械状態監視と予知保全のためのAI強化技術を導入。デモには鉄道欠陥検出用AIテス

原材料を複数フェーズで組み立てる従来の製造は、情報技術、柔軟性、高度なコンピュータ制御で古典的プロセスを拡張するスマート製造に取って代わられつつあります。 この記事では、急速に進化するスマート製造分野、特にビッグデータが業界横断的な製品開発チームにプロセス改善、コスト削減、設計向上、生産と消費者需要の整合を可能にする極めて重要な役割を探ります。スマート製造とビッグデータ分析のシナジーを検証し、現状、将来トレンド、完全採用に向けた克服すべき課題を議論します。 （出典：pixabay.com） 今日のメーカーは、サプライチェーン ロジスティクス、顧客とのやり取り、光学センサーによる欠陥検知、車両

FPGAでディープラーニングを加速：速度、柔軟性、エネルギー効率 私は最近、シリコンバレーで開催された2018年Xilinx開発者フォーラムに参加し、ニューラル ネットワークのFPGAへの展開におけるAI関連課題を解決したと主張するスタートアップMipsologyを知りました。大胆なビジョンで設立されたMipsologyは、従来の展開制約から解放され、あらゆるニューラル ネットワークを最高性能で加速できることをFPGAで実証しています。 Xilinxの新しいAlveoボードを使用し、Mipsologyは毎秒20,000枚以上の画像処理を、ResNet-50、Inception-V3、VGG-1

産業用IoT（IIoT）は製造プロセスへの前例のない可視性をもたらし、より賢明な意思決定と高効率を実現します。エンタープライズグレードのIIoTソリューションは、多様なセンサーから安全にデータを収集し、クラウドへ送信、分析して実用的な洞察を導き出す多層アーキテクチャに依存します。『Industrial Internet Application Development』の著者たちは、IIoTアーキテクチャを深く掘り下げ、これらの要求を満たす戦略を概説しています。 本書第3章からの抜粋で、開発者がデータを収集し、上位アプリケーションと通信できるプロトタイプ デバイスを構築する方法を説明します。内容

本記事は、アスピンコアのセミオートノマス モーターカー技術に関する特別プロジェクトの一環です。 この特別プロジェクトの他の記事： 特別プロジェクトイントロ 運転できない人のための車をどう作るか 目がすべてを握る 車を改造しよう 特別プロジェクトのホームページで、このイニシアチブやアスピンコア ネットワークが扱う他のトピックについてさらに詳しくご覧いただけます。 アロー エレクトロニクスは、重度の運動機能障害を持つ人々が車両を安全かつ自立して運転できるよう、セミオートノマス モーターカー（SAM）を開発しました。主に市販品（OTS）コンポーネントを活用し、必要に応じてカスタム ソリューシ

ロンドン ― 最近の産業用IoT（IIoT）セキュリティ特別レポートは、コネクテッド デバイスにおける強固なセキュリティの不可欠性について、エコシステム全体で認識のギャップが広く存在することを浮き彫りにしました。追跡調査により、断片化とセキュリティが現在IoTが直面する最重要課題であることが確認されました。 モバイルR&D企業InterDigitalの委託でGSMAが実施した調査によると、IoTには莫大な潜在力があるものの、依然として大きなハードルが存在します。回答者の50%が「持続可能なビジネスモデルの構築」を最優先または第2優先の懸念として挙げ、接続可用性（42%）、セキュリティ懸念（30

東京 ― スマート製造の時代において、人工知能（AI）はもはやオプションではなく、基盤技術です。しかし多くの企業が、社内専門知識の不足と不透明なROIを理由に、AI理論を運用現実に変えることに苦労しています。ルネサス エレクトロニクスは、運用技術（OT）向け「リアルタイム継続AI」ビジョンで前進の道を再定義しています。 ITで主流のデータ駆動型、クラウド中心の「統計的AI」とは異なり、ルネサスのアプローチはAIを工場のエンドポイントに直接組み込みます。これにより、クラウドへの往復レイテンシなしで、機械が異常を検知し、即座に意思決定できます。 クリックで拡大IT向け統計的AI vs OT向け継続

編集部注：信頼性の高いIoT接続への需要の高まりは、IoT向けに特化したセルラー技術の登場と完全に一致しています。開発者にとって、セルラーソリューションをIoT展開にどう活用できるかを理解することが不可欠となっています。 本記事は書籍『Cellular Internet of Things』から抜粋したもので、この分野を定義する主要な概念と技術を探ります。 前回のシリーズでは、進化するセルラー環境、そのIoTにおける役割、大量機械間通信（mMTC）と超高信頼低遅延通信（URLLC）を支える技術を検証しました。 Elsevierはこの本を含む工学書を30%割引で提供しています。割引利用はこちらか

自動運転車の事故は、メーカーとサプライ チェーン全体に壊滅的な財務的打撃を与える可能性があります。ISO 26262機能安全規格は安全なシステム設計の中心となり、その適切な実装が成功と失敗を分けます。 自動車エレクトロニクスの複雑さの増大（ソフトウェア、メカトロニクス、先進運転支援システム）がリスクの層を重ねています。新技術はそれぞれ、車両が道路を走る前に特定、軽減、検証しなければならない潜在的な故障モードをもたらします。 この記事では、自動車サプライ チェーンがISO 26262準拠に必要なアセスメントと監査を効果的に管理する方法を解説し、OEMとTier-1サプライヤを高コストのリコールと

IoT（モノのインターネット）の導入には、ワイヤレス モジュールの選定からクラウドへのデータ送信方法の決定まで、数々の設計上の選択が伴います。一般的なIoT「デバイス」はまず、Wi-Fi、セルラー、Bluetoothなどに対応したワイヤレス モジュールを組み込む必要があります。このモジュールが、空中を介した情報の送受信に必要な低レベル通信を処理します。 接続が確保されたら、メーカーはデバイスとIoTクラウドを橋渡しする堅牢なソフトウェア スタックを必要とします。従来、これはプロトコル サポートの最小限のみを提供するSDKを選ぶか、モジュール上で動作し本番機能のフルセットを提供する事前構築済みの

編集者注：ユビキタスなIoT接続への需要の高まりは、Internet of Things向けに設計された新興セルラー技術と完璧に一致します。開発者は今、これらの技術と実世界での応用について詳細で信頼性の高い洞察を必要としています。 この記事は、書籍Cellular Internet of Thingsから抽出され、IoTランドスケープを形作る主要概念と技術を紹介します。 前シリーズでは、著者らが進化するセルラーエコシステム、そのIoTでの役割、大規模マシンタイプ通信（mMTC）と超信頼低遅延通信（URLLC）を推進する技術を探りました。 Elsevierはこの本と他のエンジニアリングタイトルを

ロンドン — 急速につながる世界において、セキュリティはIoTデバイスの最優先事項となっています。STMicroelectronicsとNXP Semiconductorsが、Arm TrustZoneを組み込んだ新しいCortex-M33ベースマイクロコントローラーで、堅牢なハードウェアレベル保護を実現し先導しています。 STMicroelectronicsは今週、STM32L5シリーズを発表。Cortex-M33のセキュアアーキテクチャを基盤に、柔軟なソフトウェア分離、セキュアブート、暗号化鍵ストレージ、ハードウェア暗号アクセラレーターを追加。超低消費電力動作向けに設計され、STの適応電圧

編集者注：IoTデバイス需要の高まりに伴い、IoT向けに調整されたセルラー技術が不可欠になっています。開発者は今、適切なソリューション選択のための詳細なガイダンスを必要としています。 Cellular Internet of Thingsから抜粋。このシリーズは、セルラーIoTの主要概念と実用的応用を説明します。 シリーズ前半では、進化するセルラーランドスケープ、IoTの役割、大規模マシンタイプ通信（mMTC）と超信頼低遅延通信（URLLC）を可能にする技術を探りました。 Elsevierはこの本と他のエンジニアリング書籍を30%割引で提供。 こちら でチェックアウト時にコードENGIN31