AIやマシンラーニングに注目が集まりがちなIoTのシステム。実際に稼働してみると、システムの価値がエッジ、ゲートウェイで生まれます。ユースケースとしては、エッジ側でリアルタイムなデータ解析を行い、通信の負荷軽減、制御のリアルタイム応答の実現などが挙げられます。
解析のアルゴリズムや機械学習、深層学習、特徴抽出で生成されたAIや学習モデルはゲートウェイへの移植後、現場で運用されることで初めて真価を発揮します。土台となるゲートウェイにはどんな機能が必要でしょうか?
ピンチアウトで拡大
ピンチアウトで拡大
メーカーモデル | CPU | OS | 有線I/O | 無線I/O |
---|---|---|---|---|
アットマークテクノ Armadillo – IoT G3GW |
ARM®Cortex®-A7 1GHz x2 |
Linux 3.14 |
|
|
アドバンテック UTX-3115 |
インテル®Atom™ Bay Trail 1.46GHz (Dual Core E3826) |
Windows 7,8, WES7,WES8, Windows 10 IoT Wind River Linux |
|
オプションアドオン:
|
コンテック CPS-MC341G-ADSC1-110 |
ARM®Cortex®-A8 600MHz |
Linux kernel 3.2 |
|
さらにカスタム、チューニング、ポーティングといった開発の対応も可能
ピンチアウトで拡大