Informatique IA de périphérie (Edge AI)
Approcher l’informatique intelligente de la source des données
Qu’est-ce que l’Edge Computing et pourquoi est-il important ?
Réduire la latence et l’usage de la bande passante grâce au traitement local
Fournir des informations en temps réel pour des opérations plus intelligentes
L’Edge Computing est une architecture informatique qui rapproche la capacité de calcul du lieu où les données sont générées. En traitant les données au plus près de leur source, il est possible de réduire la latence, de diminuer l’utilisation de la bande passante et d’accélérer la livraison des résultats aux utilisateurs finaux.
En dehors des environnements industriels, les solutions de vision industrielle d’ARBOR sont déployées par Eurotunnel pour faciliter le contrôle des véhicules souhaitant traverser le tunnel. Grâce à la reconnaissance automatique des plaques d’immatriculation (ALPR), les informations pertinentes pour chaque passager peuvent être affichées automatiquement, ce qui réduit les délais d’attente et empêche les véhicules non réservés d’accéder au passage.
Série FPC-5211 — Amélioration de la sécurité des véhicules grâce à l’Edge AI
Système Edge AI certifié E-Mark, compatible avec les processeurs Intel de 14ᵉ génération
Traitement local des données visuelles pour minimiser la latence du réseau
Analyse des conditions routières, détection d’obstacles et réponse autonome
La série FPC-5211 renforce la sécurité des véhicules en réduisant la latence du traitement des données visuelles à l’Edge
Grâce au système d’Edge AI de la série FPC-5211, certifiée E-Mark et compatible avec les processeurs Intel de 14ᵉ génération, de grandes quantités de données peuvent être traitées directement aux nœuds Edge. Cela réduit la latence réseau et permet une analyse rapide des données visuelles et des capteurs présents sur le véhicule, notamment pour l’identification des conditions routières, la détection d’obstacles et les fonctions de conduite autonome.
Accélérer l’innovation industrielle grâce au Edge AI Computing
Offrir une puissance de calcul élevée et une stabilité de niveau industriel
Prise en charge de l’inférence légère et des charges AI à haute densité
Accélérer le déploiement des modèles AI pour des décisions plus rapides
Qu’est-ce que l’Edge AI ?
L’Edge AI consiste à exécuter des fonctions d’intelligence artificielle directement sur des dispositifs situés en périphérie du réseau, sans dépendre exclusivement du cloud centralisé. Cela permet de traiter les données localement, d’améliorer la confidentialité, de réduire la latence, d’augmenter la fiabilité et de diminuer l’utilisation de la bande passante.
Relever les défis industriels grâce aux solutions Edge AI
Réduire la latence et garantir des performances en temps réel
Renforcer la fiabilité, la sécurité et la continuité opérationnelle
Évolutivité rentable grâce à des architectures Edge AI personnalisables
Défis & solutions
| Défi | Solution Edge AI |
|---|---|
|
Latence et traitement en temps réel L’automatisation industrielle nécessite des décisions immédiates pour contrôler les équipements et répondre rapidement aux changements d’état. Les solutions cloud peuvent souffrir de retards liés à la transmission des données. |
Le traitement local via l’Edge AI réduit fortement la latence et permet des réactions rapides, essentielles pour la maintenance prédictive, le contrôle qualité et le guidage robotique. |
|
Limites de bande passante L’envoi de grandes quantités de données vers le cloud peut saturer le réseau, surtout dans les environnements riches en capteurs. |
L’Edge AI traite les données à la source, ce qui réduit considérablement le volume d’informations à transmettre. |
|
Fiabilité et interruptions Une forte dépendance à une connexion cloud stable peut poser problème dans des environnements industriels où la connectivité n’est pas garantie. |
Les systèmes Edge AI continuent de fonctionner même en cas de coupure temporaire du réseau, ce qui renforce la continuité et réduit les arrêts non planifiés. |
|
Sécurité et confidentialité Les données industrielles étant souvent sensibles, leur transfert vers le cloud augmente les risques potentiels de fuite d’informations. |
Le traitement local permet de conserver les données sur site, réduisant l’exposition externe et renforçant la sécurité globale. |
|
Évolutivité et coûts Le déploiement massif d’AI basée sur le cloud peut nécessiter des investissements élevés en infrastructure. |
L’Edge AI permet une mise à l’échelle progressive en utilisant les infrastructures existantes, réduisant ainsi les coûts. |
|
Personnalisation et flexibilité Les processus industriels varient largement, ce qui rend les solutions standard parfois insuffisantes. |
Les systèmes Edge AI peuvent être personnalisés selon les besoins spécifiques, améliorant l’efficacité opérationnelle. |
Cas d’usage réels de l’Edge AI dans les transports et les infrastructures
Inspection des véhicules et reconnaissance des plaques au Eurotunnel
Systèmes de vision intelligents pour un voyage plus sûr et plus efficace
Amélioration de l’expérience passager grâce à l’automatisation AI
Applications de l’Edge AI
-
Inspection des véhicules et gestion du trafic
Les solutions de vision industrielle d’ARBOR optimisent le processus d’inspection des véhicules dans le Eurotunnel. L’ALPR permet l’affichage instantané d’informations pertinentes, réduisant les attentes et évitant l’entrée de véhicules non autorisés.
-
Renforcement de la sécurité des véhicules
La série FPC-5211 exploite l’Edge AI pour traiter de grands volumes de données visuelles et de capteurs directement à bord du véhicule. Certifiée E-Mark et équipée de processeurs Intel de 14ᵉ génération, elle permet l’analyse des conditions routières, la détection des obstacles et les réactions autonomes en temps réel.
