Cloud IoT Edgeアルファ版

Google AI 機能をエッジで提供します。

インテリジェンスの導入のアート

Google Cloud のインテリジェンスをエッジに導入

Cloud IoT Edge は、Google Cloud の強力なデータ処理機能と機械学習機能を、数十億ものエッジデバイス(ロボットアーム、風力タービン、石油リグなど)にまで拡げます。これにより、各デバイスはセンサーからのデータにリアルタイムで対応し、ローカルでその結果を予測できます。Cloud IoT Edge は、Linux ベースのオペレーティング システムで稼働できます。Cloud IoT Edge は Edge Connect および Edge MLE の 2 つのランタイム コンポーネントで構成されており、Google の専用ハードウェア アクセラレータ ASIC チップ Edge TPUTM を利用します。

Edge IoT Core のアート

Edge Connect

エッジデバイスを安全にクラウドに接続し、ソフトウェアとファームウェアを更新できるようにするとともに、Cloud IoT Core とのデータ交換を管理します。

Edge ML のアート

Edge ML

トレーニング済み TensorFlow Lite モデルの ML 推論をローカルで実行し、エッジ端末の処理能力と汎用性を大幅に向上させます。これにより、機械学習アプリケーションとユースケースの次の波に乗れます。

Edge TPU のアート

Edge TPU

TensorFlow Lite ML モデルをエッジで実行する目的に特化して Google が設計した専用 AI チップです。Edge TPU はフットプリントが小さく 1 ワットあたりのパフォーマンスが高いため、幅広いユースケースが可能です。このハードウェア アクセラレータは、クラウドでのモデルのトレーニングに使用される Cloud TPU を補完します。

Cloud IoT Edge の仕組み

IoT Edge モジュールのアート
ML モデルのデプロイのアート

ML モデルをエッジにデプロイすることでリアルタイム予測を高速化

ミッション クリティカルな IoT アプリケーションのリアルタイム予測を行います。Edge ML は TensorFlow Lite ランタイムを基盤とし、CPU やハードウェア アクセラレータ(Edge TPU や GPU など)を使用します。端末上で機械学習モデルを実行することにより、データのプライバシーや機密性を確保しながら、重要な IoT アプリケーションの予測処理を汎用の IoT ゲートウェイより高速化します。また、Edge ML と Edge TPU は、MobileNets や Inception V3 などのオープンソースのベンチマーク モデルをネイティブに実行できるよう、広範囲にわたってテストされています。

運用の信頼性向上のアート

運用の信頼性向上

エッジでデータの保存、処理、インテリジェンスの生成をローカルで行いながら、Cloud IoT プラットフォームの他のコンポーネントとシームレスに連携します。これにより、クラウド接続の切断を心配することなく、堅牢な企業向け IoT ソリューションをオンプレミスで構築できます。これは、リアルタイムでの処理が必要な動画と音声のアプリケーションや、端末からネットワークに確実に接続できない場合のオフライン処理のユースケースにとって重要です。

端末の保護のアート

端末とデータの保護

Google Cloud IoT プラットフォームではグローバルに分散された端末を安全に接続できます。Cloud IoT Edge は元データをクラウドに送信せずに、画像、動画、ジェスチャー、音響、モーションをエッジ端末上でローカルに処理して分析します。このエッジ処理により、機密性が高い可能性がある大規模なデータ ストリームをクラウドに送信する必要がなくなります。また、Cloud IoT Edge では JSON Web Token を使用して、TLS スタックの相互認証に頼らずに Google Cloud でエッジ端末を認証します。

優れたコスト効率のアート

あらゆる規模で優れたコスト効率

Google Cloud IoT の包括的なソフトウェアとハードウェア スタックを使用し、IoT ソリューションの統合コストを最適化できます。この統合スタックでは、Cloud IoT Edge、Linux OS、Edge TPU を使用することで、通常のエッジデバイスがスマートで強力なゲートウェイに変換されます。

業界でのユースケース

Manufacturing_Icon@3x Sketch で作成しました。

製造

高速な組み立てラインで異常を検出して潜在的な問題をいち早く警告するので、予測メンテナンスで問題に事前に対処できます。

Retail_Icon@3x Sketch で作成しました。

小売

店内の買い物客の行動に基づいて、高度にパーソナライズした商品のおすすめ、特典、コミュニケーションを提供できます。

Automotive_Icon@3x Sketch で作成しました。

自動車

衝突防止、経路案内、よそ見運転検出システムなどのインテリジェント テクノロジーを利用できます。

Xee のコネクテッド カー プラットフォームは、運転をよりシンプルで安全、かつ経済的にします。Cloud IoT Edge と Edge TPU により、エッジで高速な ML 推論を実現でき、Xee プラットフォームで画像やレーダーのデータをより高速に分析するとともに、道路状況やタイヤの摩耗や損傷などの運転中の潜在的な危険を検出し、リアルタイムの精度でドライバーに警告することが可能になります。

Romain Crunelle 氏 Xee 社最高技術責任者

リソース

機械学習やエッジ端末についてのブログや動画をご覧ください。

トレーニング データを一元化せずにコラボレーション機械学習を可能にする方法

デバイス上の機械学習: TensorFlow on Android

機械学習と IoT データを使用してよりスマートな世界を構築する

Google Cloud

スタートガイド

Cloud IoT Edge アルファ版

Cloud IoT Edge と Edge TPU の開発ボードへの早期アクセスを申請してください。

このプロダクトはアルファ版です。プロダクトのリリース段階の詳細については、こちらをご覧ください。

このページは役立ちましたか?評価をお願いいたします。

フィードバックを送信...