Edge систем за невронски мрежи

Вградливиот eBox560-900 систем е одговор од Axiomtek за растечката популарност на графички процесирачки единици (GPU) кои имаат паралелна структура, и може да издржат голема количина на едноставни компјутерски операции во исто време.

Едноставен развој на апликации

Axiomtek има предност во апликации со голем број на симултани компјутерски операции кои во исто време се премногу монотони за централната процесирачка единица.

Покрај светот на гејмање, рендерирање, и податочно рударење, потребата за паралелно пресметување е присутна во системи со вештачка интелигенција (AI), особено во машинско длабоко учење кое користи невронски мрежи. Подолу на страницата може да прочитате повеќе за невронски мрежи.

Сакате да набавите наши опрема?

Посетете ја нашата B2B продавница

Робусен вградлив систем

Компактниот и робусен дизајн на eBOX560-900 усогласен со IP40 класа на заштита, овозможува работа на температура од -10 °C до 50 °C, и отпорност на вибрации до 3G. Усогласен е и со CE и FCC Class A сертификати. Опција за монтажа на DIN шина или држач.

Компјутерот има USB, 2 Ethernet, и HDMI излез кој поддржува 4 K резолуција. Има простор за PCIE Mini картичка, за WLAN и Bluetooth, или 3G/4G/LTE/GPRS модул, што овозможува безжична конекција преку опција за конекција на четири антени.

Неверојатни алатки за развој

Во однос на софтвер, компјутерот поддржува Linux 16.04 оперативен систем. Достапен е Jetson Development Pack (JetPack) SDK комплет за инженери кој ги содржи сите неопходни алатки за развој на апликации. JetPack вклучува алатки за машинско учење, машински вид, GPU калкулации, и мултимедиа.

JetPack алатки:

  • Deep Learning: TensorRT, cuDNN, NVIDIA DIGITS™ Workflow
  • Компјутерски вид: NVIDIA VisionWorks, OpenCV
  • GPU: NVIDIA CUDA, CUDA Libraries
  • Мултимедиа: ISP Support, Camera imaging, Video CODEC
Axiomtek eBox560-900-FL мрежа шема

Учете ги Вашите машини

Вообичаено е луѓето да учат како работат машините и како да ги управуваат. Ако парче од производната линија не исполнува стандарди за квалитет, тогаш операторот ја корегира машината и параметрите на алатите според искуство. Или ако дел од автомобил не е добро офарбан, тогаш потребна е дополнителна работа од човек кој повторно според искуство ја корегира дефектната работа на роботот.

Во Индустрија 4.0 каде процесите се дигитализирани, AI ја менаџира машината. Како што кажува концептот на машинско учење, машините сами го разбираат процесот и ги нагодуваат нивните параметри според нивната околина.

Бенефити

Снимено е дефектно фарбање на автомобил, прибрани се податоци од одредени параметри како дебелина на боја, PH вредности, и време на сушење. Во зависност од снимените и околните параметри, и посакуваните финални вредности, AI го оптимизира процесот на фарбање, го подобрува квалитетот, без потреба од човечка асистенција и корекција.

Машински учење има повеќе предности меѓу кои подобар квалитет на производ и флексибилност на производен процес. Прибраните податоци од производниот процес формираат база за анализа. Овие анализирани податоци освен што овозможуваат да го разбереме процесот, тие и го оптимизираат. Евалуацијата на податоци резултира со континуирана оптимизација на процес согласно тековни услови.

Компјутерски вид е една од најважните области на вештачка интелигенција. Тој се справува со компјутерски системи способни за интерпретација и анализа на слики. Во индустриски средини, има големо значење за контрола на квалитет на производни процеси, и за позиционирање на парче за понатамошна обработка.

Покрај други услуги, Типтех нуди решенија во областа на 3D машински вид во соработка со Photoneo 3D скенери кои користат Jetson платформа за имплементација на алгоритми за просторна перцепција на објекти. Типична апликација е интеграција во робот за процес на селекција на случајно позиционирани парчиња.

Кликнете тука за брошура
Axiomtek eBox560-900-FL мрежа шема

Невронски мрежи

Невронска мрежа е компјутерски модел за паралелно процесирање на информации каде основни градбени блокови на мрежата се вештачки неврони или функции со прагови. Мрежата има повеќе влезови, и еден или повеќе излези. Влезовите имаат различни тежини, а се конектирани со излезот преку едно или повеќе нивоа – едно ниво е прикажано на нацртот.

Математичкиот модел на невронот ги сумира сигналите (w n ) на влезови со различна тежина (x n ). Доколку сумата надмине одреден праг, тогаш невронот праќа сигнал согласно функцијата за активација. Ако мрежата има повеќе нивоа (најчесто), преносниот сигнал е примен од друг неврон на следното ниво кој исто така го процесира сигналот.

Елементи на невронска мрежа

  • Синаптички тежини: Wn вредности се тежини поврзани со поединечен неврон кој одредува јачина на влезен вектор Xn
  • Праг на неврон е вредност за која се активира излез
  • Активација или преносна функција, која може да има различен облик на функција, извршува математичка операција на излезен сигнал
  • Мрежен излез е тежинска сума од влезови

Научете ја мрежата како да реагира на шаблон

невронска мрежа дијаграм

Невронските тежини и прагот се дефинираат преку учење. Во режим на учење, ние ја учиме мрежата како да реагира на одреден шаблон од влезови. Ние користиме голема база на податоци од влезови за учење и одредување на посакуван излез. За да се добие посакуван резултат, мрежата пребарува оптимални тежински вредности и прагови.

Операциите во невронски мрежи се извршуваат паралелно поради тоа што секој неврон работи независно од другите. Така, невронските мрежи се способни да се адаптираат во комплексна околина со многу влезни параметри во реално време со минимални задоцнувања.

Сакате да дознаете повеќе?

Пополнете го формуларот за контакт и ние ќе Ви одговориме наскоро.

Axiomtek eBox560-900-FL

Subscribe to our newsletter!

    Contact form 7 Mailchimp extension by Renzo Johnson - Web Developer

    Don’t miss other related news

    Don’t miss other news