Curs de pregatire Edge AI pentru producție: Inteligență în timp real la nivelul dispozitivului

Introducere în Edge AI în medii industriale

• De ce contează edge computing în producție
• Comparație cu AI bazat pe cloud
• Cazuri de utilizare în viziune computerizată, mentenanță predictivă și control

Platforme hardware și constrângeri la nivel de dispozitiv

• Prezentarea generală a hardware-ului edge comun (Raspberry Pi, NVIDIA Jetson, Intel NUC)
• Considerații privind procesarea, memoria și consumul de energie
• Alegerea platformei potrivite în funcție de tipul aplicației

Dezvoltarea și optimizarea modelelor pentru edge

• Tehnici de compresie a modelelor, pruning și cuantizare
• Utilizarea TensorFlow Lite și ONNX pentru implementare embedded
• Echilibrarea acurateței și vitezei în medii cu resurse limitate

Viziune computerizată și fuziunea senzorilor la nivel edge

• Inspecție vizuală și monitorizare bazate pe edge
• Integrarea datelor de la mai mulți senzori (vibrații, temperatură, camere)
• Detectarea anomaliilor în timp real cu Edge Impulse

Comunicații și schimb de date

• Utilizarea MQTT pentru mesagerie industrială
• Integrarea cu sisteme SCADA, OPC-UA și PLC
• Securitate și reziliență în comunicațiile edge

Implementare și testare pe teren

• Împachetarea și implementarea modelelor pe dispozitive edge
• Monitorizarea performanței și gestionarea actualizărilor
• Studiu de caz: buclă de decizie în timp real cu acționare locală

Scalare și mentenanță pentru sistemele Edge AI

• Strategii de gestionare a dispozitivelor edge
• Actualizări remote și cicluri de reantrenare a modelelor
• Considerații privind ciclul de viață pentru implementări de nivel industrial

Rezumat și pașii următori