Libere el potencial de la informática de vanguardia con el sistema de IA sin ventilador BOXER-8621AI

Libere el potencial de la informática de vanguardia con el sistema de IA sin ventilador BOXER-8621AI. Esta central compacta, impulsada por NVIDIA® Jetson Orin Nano™, ofrece un rendimiento y una portabilidad superiores para el procesamiento de IA, tanto si está en movimiento como en una fábrica.

Benefíciese de sus avanzadas funciones de comunicación, incluida una LAN GbE y cuatro puertos USB diseñados para una compatibilidad perfecta con cámaras. La BOXER-8621AI se desenvuelve en un amplio rango de temperaturas de -15 °C a 60 °C, lo que garantiza su adaptabilidad a diversos entornos.

Con opciones de expansión que abarcan 5G, LTE y Wi-Fi, este sistema es una opción excelente para aplicaciones como robots móviles automatizados (AMR), gestión de flotas y soluciones de control de tráfico. Aumente sus capacidades de computación periférica con este sistema de IA duradero y de alto rendimiento.

AMR (Robot Móvil Autónomo)

La tecnologíaEdge AI puede desempeñar un papel crucial en la mejora de las capacidades y el rendimiento de los robots móviles autónomos. La IA periférica se refiere al despliegue de algoritmos y modelos de inteligencia artificial directamente en el hardware de a bordo del robot, en lugar de depender del procesamiento basado en la nube. Esto permite a los robots tomar decisiones en tiempo real, reaccionar rápidamente a los cambios del entorno y operar con eficacia. Estas son algunas de las formas en que la IA de vanguardia puede utilizarse en robots móviles autónomos:

Detección y reconocimiento de objetos: Edge AI puede utilizarse para detectar y reconocer objetos, obstáculos y personas en el entorno del robot. Esto es esencial para planificar trayectorias, evitar colisiones e interactuar con los objetos del entorno del robot.

Navegación y cartografía: Los algoritmos Edge AI pueden procesar datos de sensores, como LiDAR y cámaras, para crear mapas del entorno del robot y navegar por él. La localización y mapeo simultáneos (SLAM) es una técnica habitual utilizada con este fin.

Planificación de rutas y optimización de trayectorias : Edge AI puede calcular rutas y trayectorias óptimas en tiempo real, teniendo en cuenta la posición actual del robot, el destino y cualquier obstáculo. Esto permite al robot moverse con eficacia y evitar colisiones.

Toma de decisiones autónoma: Los robots pueden utilizar la IA periférica para tomar decisiones basadas en datos de sensores, reglas predefinidas y modelos de aprendizaje automático. Por ejemplo, un robot puede decidir si recoger un objeto, seguir a una persona o ir a una estación de carga.

Procesamiento del lenguaje natural: Los robots pueden utilizar la IA avanzada para entender y responder a órdenes de voz o entradas de texto. Esto es útil para la interacción y la comunicación entre humanos y robots.

Fusión de sensores: Edge AI puede fusionar datos de varios sensores, como cámaras, LiDAR, IMU y GPS, para mejorar la precisión y fiabilidad de la percepción. La fusión de sensores permite al robot comprender mejor su entorno.

Detección de anomalías: Los robots autónomos pueden utilizar edge AI para detectar anomalías o eventos inusuales en su entorno, como la aparición repentina de un obstáculo o un mal funcionamiento de sus sistemas.

Eficiencia energética: Edge AI puede optimizar el consumo de energía del robot gestionando el uso de los sensores y las tareas de procesamiento de forma eficiente. Esto es crucial para ampliar el tiempo de funcionamiento del robot entre recargas.

Seguridad y privacidad: Edge AI puede ayudar a proteger datos sensibles y mantener la privacidad procesando la información localmente en el robot, reduciendo la necesidad de transmitir datos a servidores externos.

Aprendizaje adaptativo: Edge AI puede permitir a los robots aprender y adaptarse a entornos cambiantes a lo largo del tiempo. Los modelos de aprendizaje automático pueden actualizarse y mejorarse directamente en el robot a medida que adquiere más experiencia.

Tolerancia a fallos: Edge AI puede ayudar a los robots a seguir funcionando incluso cuando se producen interrupciones temporales en la conectividad de la red, garantizando que puedan seguir realizando tareas esenciales de forma autónoma.

En general, la tecnología Edge AI permite a los robots móviles autónomos ser más independientes, receptivos y capaces de operar en una amplia gama de entornos, lo que los hace adecuados para aplicaciones en logística, fabricación, sanidad, agricultura y muchos otros campos.

Descubra una robustez sin igual con BOXER-8621AI, hecha a medida para diversos entornos con su impresionante rango de temperatura de -15°C a 60°C. Sus características antichoque y antivibración la convierten en la opción ideal para implantar soluciones de robots móviles automatizados (AMR) en una gran variedad de escenarios exigentes.

Con puertos DB-9 y DB-15, este sistema ofrece amplias opciones de protocolos de comunicación, como RS-232/422/485, CANBus y GPIO. Estas funciones permiten el intercambio de datos en tiempo real entre sensores de proximidad, controladores de motor y actuadores, lo que garantiza el perfecto funcionamiento de su solución AMR.

ANPR (Reconocimiento automático de matrículas)

La tecnologíaEdge AI puede mejorar significativamente los sistemas de reconocimiento automático de matrículas (ANPR) al permitir el procesamiento y análisis en tiempo real de los datos de matrículas directamente en los dispositivos edge, como cámaras o hardware ANPR dedicado. A continuación se indican las formas en que la IA de borde puede utilizarse en los sistemas ANPR:

Procesamiento en tiempo real: Edge AI permite a los sistemas ANPR procesar y analizar los datos de las matrículas en tiempo real sin depender de un servidor remoto. Esto permite una respuesta rápida e inmediata, lo que lo hace adecuado para aplicaciones como el cobro de peajes, la gestión de aparcamientos y el cumplimiento de la ley.

Almacenamiento local y privacidad: Los datos ANPR pueden procesarse y almacenarse localmente en el dispositivo de borde, lo que reduce la necesidad de enviar datos confidenciales a la nube. Esto mejora la privacidad y la seguridad de los datos, abordando las preocupaciones relacionadas con la transmisión y el almacenamiento de datos.

Mejora de la precisión: Edge AI puede utilizar modelos avanzados de aprendizaje automático, como las redes neuronales convolucionales (CNN), para mejorar la precisión del reconocimiento de matrículas. Estos modelos pueden entrenarse en diversos conjuntos de datos para manejar variaciones en el diseño y la calidad de las matrículas.

Poca luz y condiciones adversas: Los algoritmosEdge AI pueden optimizarse para funcionar bien en condiciones de poca luz, mal tiempo u otros entornos adversos, garantizando un reconocimiento fiable independientemente de la situación.

Alertas en tiempo real: Los sistemas ANPR pueden utilizar edge AI para generar alertas en tiempo real para diversas aplicaciones, como la identificación de vehículos robados, el seguimiento de la entrada y salida de vehículos de áreas restringidas y la activación de acciones automatizadas basadas en placas reconocidas.

Reconocimiento del tipo y color del vehículo: Además de reconocer matrículas, edge AI puede utilizarse para identificar el tipo de vehículo (por ejemplo, coche, camión, motocicleta) e incluso su color. Esta información adicional puede ser valiosa para aplicaciones de seguridad y gestión del tráfico.

Integración con otros sistemas: Los sistemas ANPRbasados en IA Edge pueden integrarse fácilmente con otros sistemas basados en Edge, como el control de acceso, las cámaras de vigilancia y los sistemas inteligentes de gestión del tráfico, lo que permite una solución más completa.

Personalización y adaptabilidad: Los modelosEdge AI se pueden ajustar con precisión y personalizar para casos de uso y regiones específicos, garantizando altas tasas de reconocimiento para los formatos y requisitos locales de las matrículas.

Latencia reducida: Al procesar los datos localmente, edge AI minimiza la latencia asociada con el envío de datos a un servidor remoto y la espera de una respuesta. Esto es crucial para aplicaciones que requieren una toma de decisiones casi instantánea.

Funcionamiento sin conexión: Edge AI permite que los sistemas ANPR sigan funcionando incluso en escenarios en los que la conectividad a Internet es limitada o no está disponible, lo que los hace adecuados para ubicaciones remotas o rurales.

Escalabilidad: Los sistemas ANPR se pueden escalar fácilmente desplegando dispositivos de borde adicionales según sea necesario, garantizando la cobertura a través de grandes áreas o múltiples puntos de entrada / salida.

En resumen, la tecnología edge AI permite que los sistemas ANPR sean más eficientes, precisos y adaptables, al tiempo que aborda los problemas de privacidad y seguridad de los datos. Permite integrar el ANPR en una amplia gama de aplicaciones, desde la gestión del tráfico y el cumplimiento de la ley hasta el control de accesos y el cobro automático de peajes, con un rendimiento mejorado y capacidades en tiempo real.

Experimente el incomparable rendimiento de IA de 20 TOPS, cortesía de NVIDIA® Jetson Orin Nano™, complementado con un sólido soporte para los modelos de aprendizaje profundo de NVIDIA Jetpack™ SDK. Conozca la BOXER-8621AI, su elección para una sofisticada inferencia de bordes, ideal para implementaciones de reconocimiento automático de matrículas (ANPR).

Diseñado con un chasis compacto y montable y una compatibilidad versátil con soporte de cámara y módulos de expansión inalámbricos, este sistema destaca tanto en aplicaciones en carretera como en aparcamientos. Aumente sus capacidades ANPR con esta solución informática de alto rendimiento.

Gestión de flotas

La tecnologíaEdge AI puede revolucionar la gestión de flotas al proporcionar capacidades de procesamiento y análisis de datos en tiempo real directamente dentro de los vehículos y en el borde de la red. Esto permite una toma de decisiones más eficiente y basada en datos, mejora la seguridad y reduce los costes operativos. A continuación se explica cómo puede utilizarse la IA periférica en la gestión de flotas:

Telemática en tiempo real: Edge AI puede procesar datos de sensores de vehículos, incluidos GPS, acelerómetros y diagnósticos de vehículos, para proporcionar información en tiempo real sobre el rendimiento del vehículo, la ubicación y el comportamiento del conductor. Estos datos pueden ayudar a los gestores de flotas a supervisar y optimizar las rutas, reducir el consumo de combustible y garantizar el mantenimiento de los vehículos.

Supervisión del comportamiento del conductor: Los algoritmosEdge AI pueden analizar los datos de las cámaras y sensores de la cabina para supervisar el comportamiento del conductor en tiempo real. Esto incluye la detección de somnolencia, conducción distraída, conducción agresiva y cumplimiento de las normas de seguridad. Se pueden enviar alertas al conductor o al gestor de la flota cuando se detecta un comportamiento inseguro.

Mantenimiento predictivo: Edge AI puede analizar los datos de los sensores a bordo del vehículo para predecir cuándo se necesita mantenimiento, como cambios de aceite, sustituciones de frenos o reparaciones del motor. Este enfoque proactivo ayuda a prevenir averías, reduce el tiempo de inactividad y prolonga la vida útil de los vehículos de la flota.

Optimización de la eficiencia del combustible: Edge AI puede optimizar la eficiencia del combustible analizando los datos de los sensores y las métricas de rendimiento del vehículo. Puede recomendar rutas óptimas, supervisar el rendimiento del motor y proporcionar información en tiempo real a los conductores sobre prácticas de conducción que ahorren combustible.

Optimización de rutas: Edge AI puede analizar datos de tráfico, condiciones meteorológicas e información histórica de rutas para recomendar las rutas más eficientes para cada vehículo en tiempo real. Esto reduce el consumo de combustible, minimiza los tiempos de entrega y disminuye los costes operativos.

Supervisión de la carga: Edge AI puede supervisar el estado de la carga en tiempo real mediante sensores de temperatura, humedad y otros factores. Si se detecta cualquier desviación de las condiciones preestablecidas, se pueden enviar alertas a los gestores de flotas para que tomen medidas correctivas.

Seguridad y antirrobo: Edge AI puede incluir funciones de seguridad como geofencing y medidas antirrobo. Si un vehículo se desplaza fuera de los límites geográficos predefinidos o se utiliza sin autorización, se pueden activar alertas para tomar medidas inmediatas.

Identificación del conductor: El reconocimiento facial y la autenticación biométrica impulsados por edge AI pueden garantizar que solo los conductores autorizados operen los vehículos de la flota. Esto mejora la seguridad y evita el uso no autorizado.

Diagnóstico remoto: Edge AI puede habilitar el diagnóstico remoto, lo que permite a los gestores de flotas identificar y abordar los problemas de los vehículos sin necesidad de inspecciones físicas. Esto reduce el tiempo de inactividad y los costes de mantenimiento.

Cumplimiento e informes: Edge AI puede automatizar el cumplimiento de los requisitos reglamentarios, incluido el cumplimiento del dispositivo de registro electrónico (ELD) para la presentación de informes de horas de servicio (HOS). Puede generar informes y documentación para auditorías.

Seguridad y privacidad de datos: Edge AI puede procesar y almacenar datos confidenciales dentro del vehículo, reduciendo el riesgo de violación de datos. Los problemas de privacidad también se abordan minimizando la transmisión de datos a servidores centralizados.

Escalabilidad: Los gestores de flotas pueden escalar fácilmente sus sistemas edge AI desplegando dispositivos edge en vehículos adicionales, garantizando que toda la flota se beneficie de la tecnología.

La incorporación de edge AI en los sistemas de gestión de flotas no solo mejora la eficiencia operativa, sino que también mejora la seguridad, reduce los costes y proporciona información valiosa para una mejor toma de decisiones. Permite a los gestores de flotas optimizar sus operaciones en tiempo real y adaptarse eficazmente a las condiciones cambiantes.

La BOXER-8621AI, que ofrece puertos LAN y USB para integrar cámaras sin esfuerzo, además de opciones flexibles de almacenamiento y comunicación inalámbrica, se convierte en la mejor opción para soluciones de gestión de flotas de última generación. Es más, destaca en la rápida ejecución de planes de contingencia tras incidentes en carretera, transmitiendo eficazmente datos vitales a un servidor central al tiempo que determina el nivel de respuesta de vanguardia necesario.

NVIDIA® Jetson Orin Nano™
■ Expansión: M.2 2230 E Key, M.2 3052 B Key x 1
■ USB 3.2 Gen 2 x 2 y USB 2.0 tipo A x 2
■ COM, DIO, CANBus
■ Temperatura de funcionamiento: -25°C ~ 60°C

BOXER-8622AI

BOXER-8651AI

BOXER-8652AI

BOXER-8640AI