범용 인공지능과 산업용 응용 AI의 차이
범용 인공지능은 폭넓은 능력을 목표로 하는 연구 개념입니다. 산업용 AI의 과제는 조립 오류 인식, 센서 패턴 해석, 주변 환경에 대한 기계 반응처럼 더 구체적입니다. 유용한 사양은 필요한 판단, 허용 오차, 행동까지의 시간을 정합니다. Alvexis는 이러한 요구사항을 바탕으로 피지컬 AI 프로젝트의 범위를 설정합니다.
머신러닝과 딥러닝은 설계에 활용하는 방법입니다. 지도학습에는 대표성 있는 라벨 데이터가 필요하며, 비지도학습은 미리 정한 라벨 없이 패턴을 탐색할 수 있습니다. 어느 방법도 운전 조건, 불확실한 입력, 신뢰도가 낮을 때의 안전한 대응을 검증해야 할 필요를 없애지는 않습니다.
TinyML과 엣지 인공지능
작은 모델이 마이크로컨트롤러의 메모리와 시간 제약을 만족하면 TinyML이 적합할 수 있습니다. 더 큰 영상 처리에는 NPU나 다른 연산 플랫폼이 필요할 수 있습니다. 데이터 취득, 전처리, 추론, 출력 인터페이스를 포함해 센서부터 판단까지 전체 경로를 먼저 살펴보고, 부하를 측정한 뒤 프로세서를 선택합니다.
기술 참고자료
피지컬 AI란 무엇인가?
피지컬 AI는 물리적 세계를 인식하고 상호 작용하는 AI 시스템을 의미합니다. 카메라는 관찰 내용을 제공하고 소프트웨어는 이를 해석하며 그 결과는 사람이나 기계의 동작을 알려줍니다. NVIDIA의 피지컬 AI 개요 지각, 추론, 실제 행동 사이의 관계를 설명합니다. 산업용 애플리케이션은 휴머노이드 로봇과 유사할 필요가 없습니다. 제어된 리젝트 메커니즘을 갖춘 고정 검사 스테이션은 훨씬 더 좁고 가치 있는 목적을 가질 수 있습니다.
피지컬 AI, Edge AI 및 로봇 AI는 시스템의 다양한 측면을 설명합니다. 피지컬 AI 환경과의 관계를 설명합니다. Edge AI 데이터 소스와 가까운 곳에서 계산이 발생하는 위치를 설명합니다. 로봇공학 AI 로봇의 인식, 결정 또는 움직임에 지능을 적용합니다. 중복되는 경우가 많지만 센서 게이트웨이는 AI 없이도 유용할 수 있으며, 기존 제어 루프는 예측 가능한 작업에 대한 올바른 답이 될 수 있습니다.
구매자에게 유용한 질문은 구체적입니다. 오늘날 어떤 운영 결정이 어려운지, 어떤 증거가 이를 개선할 수 있는지, 개선 사항을 어떻게 측정할 것인가? 프로세서, 카메라 또는 모델을 선택하기 전에 먼저 시작하십시오.
산업 전반에 걸친 피지컬 AI 애플리케이션
다음 12개 응용 분야는 Alvexis 사이트에 제시된 부문을 포괄하며 의학, 운송, 소매 및 환경 시스템까지 논의를 확장합니다. 이는 개발 기회 및 예시 파일럿 범위이지 고객 배포가 완료되었다는 주장이 아닙니다. 엔지니어링 질문으로 이동하려면 부문을 선택하세요.
진행되는 동안 프로세스를 검사합니다.
카메라 스테이션은 조립품, 표면 모양 또는 부품 존재 여부를 확인하고 PLC에 결정을 전달할 수 있습니다. 모터 측정은 유지 관리 분류를 지원할 수 있습니다. 이 제품에는 조명, 고정 장치, 타이밍, 인터페이스, 운영자 작업 흐름 및 모델이 포함됩니다.
파일럿을 정의합니다. 어떤 결함 유형이 중요합니까? 회선에서 허용할 수 있는 허위 거부 횟수는 몇 개입니까? 주기 시간과 함께 제품 변형별로 누락된 결함 및 허위 거부를 측정합니다.
공장 응용 분야 살펴보기 →움직임에 유용한 맥락을 제공하세요.
지상 로봇과 핸들링 시스템은 카메라, 범위 센서 및 동작 피드백을 결합하여 길을 찾고, 화물을 찾고, 품목을 검사할 수 있습니다. 지능은 로봇의 제어 아키텍처 및 복구 동작과 연결되어야 합니다.
파일럿을 정의합니다. 작업 영역, 페이로드 및 허용되는 작업을 제한합니다. 대표 트래픽 하에서 완료된 임무, 운영자 개입 및 복구 시간을 측정합니다.
로봇공학 AI 가이드 읽기 →현장 관측 데이터를 재배 의사결정에 연결하세요.
토양 및 기후 노드, 로컬 이미지 처리 및 관개 인터페이스는 정의된 작물 작업 흐름을 지원할 수 있습니다. 설치, 햇빛 변화, 먼지, 전력 가용성 및 통신은 추론만큼이나 전자 장치를 형성합니다.
파일럿을 정의합니다. 하나의 작물, 환경 및 결정을 선택하십시오. 센서 오염 및 네트워크 중단을 포함한 관련 조건에 대해 합의된 참조와 관찰 내용을 비교합니다.
작물 및 온실 응용 분야 살펴보기 →동물과 그 주변 환경을 관찰하세요.
연결된 카메라와 환경 센서는 직원이 주의를 기울여야 할 활동, 헛간 상태 및 변경 사항을 검토하는 데 도움이 될 수 있습니다. 폐쇄, 동물 움직임, 조명 및 센서 배치는 무엇을 안정적으로 관찰할 수 있는지를 결정합니다.
파일럿을 정의합니다. 관찰 가능한 행동과 직원의 반응을 선택하십시오. 다양한 헛간 상태에 걸쳐 놓친 관찰 및 방해 알림을 추적합니다. 수의학적 결론에는 자체적인 증거와 전문적인 평가가 필요합니다.
가축 응용 분야 살펴보기 →장비 측정을 유지 관리 증거로 전환하십시오.
엣지 장치는 모터, 펌프 또는 재생 에너지 장비로부터 진동, 온도 및 작동 상태 정보를 수집할 수 있습니다. 유용한 결과는 측정 변경을 검토 가능한 이벤트 및 기존 유지 관리 프로세스에 연결합니다.
파일럿을 정의합니다. 각 운영 체제에 대한 기준을 설정합니다. 시동, 부하 변경 및 전력 교란 중 경고 반복성, 데이터 가용성 및 성능을 확인하십시오.
에너지 응용 분야 살펴보기 →지역 인프라를 이해하기 쉽게 만듭니다.
환경 노드, 장비 모니터링 및 총 교통 흐름 분석은 도시 서비스를 지원할 수 있습니다. 로컬 처리 설계는 애플리케이션이 허용하는 경우 연속 원시 스트림을 전송하는 대신 카운트 또는 이벤트를 생성할 수 있습니다.
파일럿을 정의합니다. 의사결정 소유자, 관찰 영역 및 보유 정보를 지정합니다. 센서 가동 시간 및 유지 관리 액세스와 함께 날씨 및 조명 전반에 걸쳐 정확성을 평가합니다.
스마트 시티 애플리케이션 살펴보기 →어려운 설치 조건을 고려하여 구축하십시오.
기계 장착 감지 및 견고한 게이트웨이는 장비 상태 데이터, 로컬 이벤트 기록 및 작업장 원격 측정을 제공할 수 있습니다. 먼지, 진동, 커넥터 고정 및 일시적 전력은 제품 요구 사항의 일부가 되어야 합니다.
파일럿을 정의합니다. 기계와 측정 가능한 조건을 선택합니다. 차량을 평가하기 전에 의도한 설치에서 센서 부착, 전원 복구 및 데이터 연속성을 확인하십시오.
작업 현장 애플리케이션 살펴보기 →현장에서 감지 및 통신의 신뢰성을 유지하세요.
잠재적인 응용 분야에는 차량 상태 모니터링, 유지 관리 진단, 동기화된 센서 기록 및 장비 원격 측정이 포함됩니다. 컴퓨팅, 인클로저 및 인터페이스는 프로그램의 환경 및 통합 요구 사항에 맞게 선택해야 합니다.
파일럿을 정의합니다. 온도, 전력 및 통신 조건에 동의합니다. 타임스탬프 정렬, 재시작 동작 및 연결이 불가능할 때 보존되는 증거를 측정합니다.
현장 시스템 엔지니어링 살펴보기 →정의된 진료 또는 실험실 워크플로우에 물리적 감지를 연결합니다.
응용 분야에는 실험실 취급, 장비 모니터링, 재활 측정 및 의료 감지 프로토타입이 포함됩니다. 임상 의사 결정 지원 및 환자 접촉 로봇 공학에는 병원 배송 카트와는 다른 증거 프로그램이 필요합니다.
파일럿을 정의합니다. 의도된 사용자, 해당되는 경우 환자 모집단, 입력, 출력 및 이에 대한 조치를 취하는 사람을 명시합니다. 진단 또는 치료 청구를 할당하기 전에 임상 및 규제 전문가와 협력하십시오.
의료 엔지니어링 가이드 읽기 →현지에서 차량 및 차량 상태를 관찰하십시오.
철도, 도로 및 해양 장비는 까다로운 감지 및 로깅 문제를 일으킬 수 있습니다. 후보 프로젝트에는 하위 시스템 상태 모니터링, 로딩 관찰 및 온보드 데이터 게이트웨이가 포함됩니다. 연결 격차와 전기 인터페이스는 아키텍처에 영향을 미칩니다.
파일럿을 정의합니다. 플랫폼, 설치 위치 및 작업자 작업 흐름을 지정합니다. 유용한 이벤트 캡처, 동기화 및 복구를 측정합니다. 차량 프로그램의 자체 보증 프로세스 내에서 모든 제어 기능을 검증합니다.
인터페이스 및 게이트웨이 옵션 살펴보기 →직원이 현장의 물리적 상태에 대응하도록 돕습니다.
선반 관찰, 냉장 보관 장비 모니터링 및 서비스 로봇 통합이 가능한 출발점입니다. 결과는 누군가가 지켜봐야 하는 또 다른 피드가 아니라 직원을 위한 명확한 행동이어야 합니다.
파일럿을 정의합니다. 이벤트와 운영 소유자를 선택하세요. 유용한 경고, 허위 경고 및 응답 시간을 측정합니다. 요구 사항을 충족하는 경우 집계 또는 비식별 출력을 사용합니다.
서비스 운영 제품 논의 →분산된 자산을 실행 가능한 보기에 연결합니다.
건물 서비스, 수자원 네트워크 및 환경 스테이션은 로컬 감지, 장비 상태 추론 및 통신을 결합할 수 있습니다. 교정 접근, 전력 예산 및 유지 관리 가능성에 따라 파일럿이 장기간 설치될 수 있는지 여부가 결정되는 경우가 많습니다.
파일럿을 정의합니다. 측정 품질, 작동 범위 및 서비스 간격을 지정합니다. 드리프트, 누락된 데이터, 통신 복구 및 의도된 분석을 테스트합니다.
현장 커뮤니케이션 살펴보기 →다양한 부문의 공통 아키텍처
애플리케이션은 변경되지만 제품에는 여전히 획득 경로, 계산, 물리적 인터페이스 및 정의된 오류에 대한 대응이 필요합니다. AI 모델을 완전한 시스템으로 취급하지 마십시오. 관찰이 늦거나 잘못 정렬되면 기계 인터페이스에서 올바른 예측을 사용할 수 없게 될 수 있습니다.
| 레이어 | 결정을 내리다 | 수집할 증거 |
|---|---|---|
| 감지 | 시야, 대역폭, 장착 및 교정 | 대표 데이터, 신호 품질 및 사각지대 |
| 연산 | CPU 작업, 지원되는 AI 가속, 메모리 및 열 예산 | 대상 하드웨어에 대한 지속적인 작업량 측정 |
| 통합 | PLC, 머신 버스, 네트워크 또는 운영자 인터페이스 | 타이밍, 메시지 손실, 잘못된 입력 및 다시 시작 동작 |
| 기계 설계 | 인클로저, 냉각, 서비스 액세스 및 커넥터 | 설치 및 환경 검증 |
| 작동 | 조치를 취하고, 무시하고, 업데이트하고, 복구할 수 있는 사람 | 이벤트 기록, 버전 추적성 및 승인 결과 |
준비된 플랫폼을 사용하면 첫 번째 실험을 더 쉽게 만들 수 있습니다. 맞춤형 전자 장치는 인터페이스, 크기, 전력, 비용 또는 환경 요구 사항이 전용 설계를 정당화할 때 유용합니다. 우리의 SoM 대 SBC 가이드 그 결정을 설명합니다. 는 컴퓨팅 모듈용 베이스보드 가이드 다음 엔지니어링 범위에 대해 설명합니다.
디지털 트윈과 시뮬레이션이 적합한 곳
디지털 표현은 로봇이 특정 위치에 도달할 수 있는지, 센서가 필요한 영역을 커버하는지, 프로세스가 변경된 입력에 어떻게 반응하는지 등 테스트 가능한 질문에 답할 때 유용합니다. 모델의 가정을 가시적으로 유지하세요. 세련된 시각화와 예측 모델은 서로 다른 결과물입니다.
시뮬레이션을 통해 실험을 반복 가능하게 만들고 실제 파일럿 이전에 실패 사례를 찾아내는 데 도움이 됩니다. 모든 실제 재료, 조명 조건 또는 기계적 허용 오차 하에서 성능을 설정할 수는 없습니다. 모델 출력을 측정값과 비교하고 불일치를 기록하고 모델이 신뢰할 수 있는 위치를 결정합니다. NVIDIA의 시뮬레이션-실제 학습 예시 시뮬레이션에서 실제 로봇으로 이동하는 작업 흐름을 보여줍니다. 이는 Alvexis 배포에 대한 증거가 아닌 참조 작업 흐름입니다.
하나의 결정과 측정 가능한 파일럿으로 시작하세요.
- 운영상의 문제를 설명하세요. 현재 작업 흐름, 오류 비용 및 출력 책임자를 식별합니다.
- 대표적인 관찰을 수집합니다. 일반적인 작동, 변형 및 어려운 경우를 포함합니다. 무엇이 근거 진실로 간주되는지에 동의합니다.
- 응답을 정의합니다. 시스템의 기록, 경고, 권장, 제어 여부를 결정합니다. 개인에게 연기해야 하는 시기를 지정합니다.
- 전체 경로를 테스트합니다. 유용한 작업 성능, 출력 수명, 지속적인 리소스 사용 및 오류 복구를 측정합니다.
- 릴리스 경계를 설정합니다. 승인 증거, 배포 조건, 유지 관리 및 업데이트 책임에 동의합니다.
실용적일 경우 관찰 모드에서 시작합니다. 해당 워크플로를 변경하도록 허용하기 전에 제안된 출력을 기존 워크플로와 비교합니다. 유망한 프로토타입은 증거를 통해 다음 단계의 책임을 져야 합니다.
Alvexis가 실제 제품을 구축하는 데 어떻게 도움이 됩니까?
Alvexis는 애플리케이션 요구 사항에 맞춰 맞춤형 전자 장치, 내장형 소프트웨어 및 기계 설계를 개발합니다. 프로젝트는 다음과 같이 시작할 수 있습니다. ForgeEdge-Core, 탐험하다 ForgeEdge 통합 로컬 컴퓨팅을 위해 또는 설치에 필요한 경우 전용 베이스보드 및 인클로저를 사용하십시오. 플랫폼 선택은 워크로드 및 통합 계획을 따릅니다.
재사용 가능한 엔지니어링 플랫폼과 병렬 개발은 작동하는 프로토타입으로의 경로를 단축할 수 있습니다. 실제 일정은 센서 액세스, 애플리케이션 데이터, 보드 개정, 기계적 툴링 및 승인 요구 사항에 따라 달라집니다. 모든 부문에 대해 하나의 배송 시간을 약속하는 대신 처음부터 이러한 종속성을 정의하십시오.
산업용 IoT 데이터에서 유용한 디지털 트윈까지
산업용 IoT는 장비의 관찰을 연결합니다. 디지털 트윈은 이러한 관찰 내용을 물리적 자산 또는 프로세스 모델과 연결합니다. 피지컬 AI는 기계에 인식과 결정을 추가할 수 있습니다. 이러한 역할은 프로젝트에서 중복되지만 원격 측정을 수집해도 예측 모델이나 검증된 제어 시스템이 자동으로 생성되지는 않습니다.
생산 기계의 경우 AI 모델을 평가하기 전에 타임스탬프, 작동 상태 및 유지 관리 기록을 결합하세요. 열화상 스트림, 진동 기능 또는 컴퓨터 비전 결과는 특정 운영 질문에 답해야 합니다. 모델 업데이트 방법, 오래된 데이터 표시 방법, 운영자가 결과 권장 사항을 확인하는 방법을 정의합니다. 실제 파일럿은 하나의 자산과 하나의 측정 가능한 결정으로 시작됩니다.
기술 참고자료
분야의 예는 공학적 가능성입니다. 특정 제품 및 용도에 대한 성능, 적합성 및 적용 가능한 승인이 확립되어야 합니다.
문제를 설명하세요. 올바른 시스템을 구축하세요.
필요한 분야, 작업, 환경, 센서 및 결과를 알려주십시오. 전자 장치, 소프트웨어, 인클로저 및 첫 번째 검증 단계에 대해 논의할 수 있습니다.
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