スマートな空間は、物理的な世界とデジタルな世界の間に継続的な情報の流れを作り出し、これまでにない価値を提供しています。
モノのインターネット (IoT: Internet of Things)、クラウド コンピューティング、機械学習、AI などの技術をエッジに取り入れることで、世界的な企業はデジタル データを取り込み、実用的な知見や洞察に変えることができます。
しかし、閉鎖的なデータ センターの外に分散するエッジ環境では、プロセスが複雑になり、多くの拠点にまたがって管理する必要があります。
産業用の組み込みフラッシュおよび DRAM ソリューションのプロバイダーである Innodisk は、子会社の Aetina のスマート工場を構築しながら、これらの問題に対処しようとしました。Innodisk は、NVIDIA と密接に協力しながら、産業環境向けの高性能なエンドツーエンドのビジョン AI ソリューションを構築するミッションに着手しました。
AI プロジェクトは、AI モデルの開発と AI モデルの展開の 2 つのフェーズに分かれています。この記事では、これらのステップに関連する一般的な課題と、それに対処するために Innodisk が活用したさまざまなツールや技術をご紹介します。
AI モデルの開発
プロジェクトは、厳しい品質生産基準を満たすことができる製品検査ソリューションの開発から始まりました。Innodisk が製造するフラッシュや DRAM 製品は、過酷な環境や用途に対応するために設計された小型で複雑な部品です。
Innodiskは、高解像度の画像認識タスクを迅速に処理できるソリューションを必要としており、エッジ AI モデルを開発する際によくあるいくつかの問題を克服する必要がありました。これには、不十分な生データ、長いデータ処理時間、コストのかかるモデルのトレーニング、高い演算能力の必要性、モデルが展開できる状態にあるかどうかの検証などが含まれていました。
Aetina は、NVIDIA AI Enterprise から利用できる NVIDIA TAO Toolkit を使用して、Innodisk のニーズに合わせてカスタマイズされた製品レベルの AI モデルをわずか数日で作成しました。この作業には数か月かかることが多いのですが、同社は一からモデルをトレーニングするのではなく、NVIDIA の学習済みモデルを微調整することでプロセスをスピードアップさせました。
トレーニング後、モデルはアプリケーションに統合されました。Aetina は、エッジで簡単に展開できるようにアプリケーションをコンテナー化し、その後、カスタマイズされたコンテナーをプライベート レジストリにアップロードしました。
AI モデルの展開
アプリケーションを完成させた後の次のステップは、それを大規模に展開し管理するためのソリューションを見つけることでした。
彼らはエッジ展開を管理するために、クラウドネイティブ技術に目をつけました。今回のケースでは、コンテナー化されたアプリケーションのためのオープンソース システムである Kubernetes を使用し、アプリケーションを展開するための Helm Chart を作成しました。
NVIDIA TAO Toolkit を使用することで、Aetina はモデルの開発から展開まで迅速に行うことができました。しかし、モデルの展開には複雑さも伴います。企業は多くの場合、長い展開時間、セキュリティの問題、コストのかかる展開と監視に悩まされます。
Aetina は、これらの問題を軽減するために NVIDIA Fleet Command に注目しました。
Fleet Command は、エッジにおけるシステムや AI アプリケーションのプロビジョニングと展開を効率化する、コンテナー オーケストレーションのためのマネージド プラットフォームです。アプリケーションの展開後は、ワイヤレスによるアプリケーションの更新、リモート監視/管理、漏洩やデータ偽造に対する厳格なデータ保護により、AI のライフサイクルが簡素化されます。
Aetina は、Fleet Command を使って、AI モデルを素早く簡単に展開したのです。
エンドツーエンドの AI ワークフローを完成させる
このビジョン AI ソリューションを使用することで、Innodisk は現在、1 秒以内に正確な検査を行い、より多くの製品を効率的かつ高い費用効果で製造できるようになりました。
それ以前は、工場のラインに常駐する人間の検査員に頼っており、同じ作業を 10 秒かけて行っていました。このソリューションにより、工場の作業員は単調な作業から解放され、より重要な機能に集中することができるようになりました。
また、このプロセスにより、Aetina は、他の組織が環境をスマートな空間に変えるために利用できるエンドツーエンドのソリューションを構築しました。
このソリューションの詳細については、GTC のオンデマンド セッション「End-to-End Smart Factory AI Application: From Model Development to Deployment with Aetina (エンドツーエンドのスマート工場 AI アプリケーション: Aetina によるモデル開発から展開まで)」をご覧ください。
翻訳に関する免責事項
この記事は、「Smart Spaces: End-to-End AI Application Boosts Factory Efficiency」の抄訳で、お客様の利便性のために機械翻訳によって翻訳されたものです。NVIDIA では、翻訳の正確さを期すために注意を払っておりますが、翻訳の正確性については保証いたしません。翻訳された記事の内容の正確性に関して疑問が生じた場合は、原典である英語の記事を参照してください。
