Robotikos ir dirbtinio intelekto sritys vystosi neregėtu greičiu, skatinamos naujovių ir didėjančių savarankiškumo, efektyvumo ir saugumo reikalavimų. Siekdama geriau suprasti šiuos pokyčius, „MassRobotics“ atliko išsamią robotikos ir dirbtinio intelekto ekosistemų profesionalų apklausą. Šis rinkos tyrimas buvo sukurtas ir įdiegtas padedant ir vadovaujant Lattice Semiconductor, kuriam ši ataskaita iš pradžių buvo parengta.
Šioje ataskaitoje apibendrinamos pagrindinės 40 respondentų iš naujovių ekosistemos įžvalgos, pateikiamos dabartinės praktikos, iššūkių ir būsimų lūkesčių jutiklių sintezės, dirbtinio intelekto integravimo, variklio valdymo, energijos suvartojimo ir saugos bei saugumo srityse. Dalyviai apėmė įvairius specialistus – nuo inžinierių ir techninių vadovų iki produktų vadybininkų ir vadovų, atstovaujančių įmonėms nuo startuolių iki didelių tarptautinių korporacijų, taip pat akademinėms institucijoms.
1. Jutiklio suliejimas, skirtas patobulintam objektų aptikimui: dviašmenis kardas
Objektų aptikimas yra roboto autonomijos pagrindas, o apklausa pabrėžia didelę priklausomybę nuo sudėtingų jutiklių derinių. Daugiau nei du trečdaliai respondentų (67,5%) naudoja LiDAR kartu su fotoaparatais (85% naudoja kameras apskritai), o tai 75,7% respondentų laikė „veiksmingiausiu“ deriniu. Kiti dažniausiai naudojami jutiklių tipai yra skrydžio laikas (50 %) ir IMU (62,5 %).
Nepaisant šių kelių jutiklių metodų veiksmingumo, išlieka didelių iššūkių. Profesionalams dažniausiai minimos kliūtys buvo išlaidos ir integracijos sudėtingumas. Be to, dėl tikslumo ir kalibravimo / techninės priežiūros poreikių reguliariai iškyla problemų. Tai pabrėžia aiškų pramonės poreikį racionalesniems, ekonomiškesniems sprendimams integruoti kelis jutiklių būdus.
2. Augantis Edge AI pagreitis
Svarbi tendencija, išryškėjusi iš apklausos, yra vis didesnis AI pritaikymas jutiklio arba „krašto“ lygiu. Šiuo metu pusė respondentų (50 proc.) jau diegia AI jutiklių lygiu. 72,7 % iš jų taiko tam tikrą mašininio mokymosi modelį, 54,5 % naudoja specialiai „Edge AI“ ir 40,9 % naudoja „neuroninius tinklus“.
Žvelgiant į ateitį, daugelis mano, kad per ateinančius kelerius metus intelektas pasikeis į kraštus. Pagrindiniai šios paskirstytos žvalgybos veiksniai yra noras sumažinti delsą, pagerinti našumą realiuoju laiku ir sumažinti duomenų perdavimo išlaidas. Šis poslinkis rodo didėjantį mažos galios AI aparatinės įrangos poreikį, galinčią daryti išvadas tiesiai įrenginyje.
3. Variklio valdymas: atsako realiuoju laiku ir efektyvumo kritiškumas
Variklio valdymas išlieka pagrindine robotikos sistemų sudedamąja dalimi, o dažniausiai naudojami servo varikliai (55,3 %), nuolatinės srovės varikliai (44,7 %) ir žingsniniai varikliai (31,6 %). Apklausa atskleidė, kad atsakymas realiuoju laiku yra „labai kritiškas“ 51,3 proc. respondentų, o „šiek tiek kritiškas“ – dar 33,3 proc.
Pagrindiniai variklio valdymo iššūkiai yra realiojo laiko valdymo poreikis (43,6 %), energijos vartojimo efektyvumas (41 %) ir tikslumas (28,2 %). Šis greito reagavimo ir energijos taupymo akcentavimas rodo, kad pramonėje reikia pažangių valdymo kilpų ir variklio pavaros sprendimų, kurie sumažintų delsą ir optimizuotų energijos naudojimą.
4. Energijos suvartojimas: nuolatinis efektyvumo siekis
Optimalios našumo ir energijos vartojimo efektyvumo pusiausvyros pasiekimas yra nuolatinis robotikos iššūkis. Pusė respondentų savo dabartinį pasitenkinimą energijos suvartojimu įvertino „3“ 1–5 balų skalėje (5 balai buvo labiausiai patenkinti), o tai rodo vidutinį pasitenkinimą. Tik 10,5% išreiškė didelį pasitenkinimą.
Daugelyje sistemų 44,4 % respondentų siekia 50–100 W galios slenksčio, o kiti siekia dar žemesnių slenksčių (
5. Sauga ir saugumas: didėjanti AI integracijos skuba
Kadangi robotikos sistemos tampa savarankiškesnės ir tarpusavyje susijusios, saugumo ir saugumo problemos didėja. Nemaža dauguma respondentų (64 proc.) jau įdiegia perteklinius jutiklius ir naudoja saugos reikalavimus atitinkančius komponentus. Tačiau AI integravimas įveda naujų sudėtingumo.
Kibernetinio saugumo grėsmes kaip didžiausią saugumo iššūkį pabrėžė 48,6 % respondentų, toliau seka duomenų apsauga (35,1 %) ir sistemos vientisumas (35,1 %). Nors daugelis respondentų pripažino šiuos susirūpinimą, dažnai trūksta konkretaus į DI orientuoto saugumo plano, tik keli paminėjo aparatinės įrangos izoliavimą arba šifravimą. Šis atotrūkis pabrėžia esminį tvirtų aparatinės įrangos lygio saugumo priemonių, tokių kaip saugus įkrovimas, šifravimas ir klastojimo aptikimas, poreikį, ypač kai vis daugiau AI procesų pereina į kraštus.
Spręsti pagrindines tendencijas
Baltasis Lattice Semiconductor dokumentas „Atsitiktinis dėžių paėmimas, pagrįstas struktūriniu lengvu 3D nuskaitymu“, apibūdina keletą „MassRobotics“ apklausoje pabrėžtų iššūkių, ypač susijusių su objektų aptikimu, jutiklių suliejimo sudėtingumu ir ekonomiškesnių sprendimų paklausa. Lattice teigia, kad jų FPGA sprendimai gali sumažinti sistemos medžiagų sąnaudas (BOM). Jie padarė šią išvadą sukūrę sistemą, kurioje FPGA, esanti jutiklio modulyje, skaido skaičiavimo užduotis, perkeldama apdorojimą iš pagrindinio skaičiavimo modulio. Tai apima FPGA generuojančią struktūrines šviesos sekas ir sinchronizuojančią kameros fiksavimą.
Pagrindinė išvada buvo ta, kad FPGA gali užkoduoti užfiksuotus vaizdus į kompaktišką 10 bitų koduotą vaizdą, o ne siųsti neapdorotas sekas, o tai žymiai sumažina Ethernet ryšiui reikalingą pralaidumą (pvz., 16 kartų sumažina duomenų skaičių 1080p scenarijuje nuo 680 MB iki 41 MB). Be to, Lattice nustatė, kad FPGA gali perimti daug skaičiavimo reikalaujančias užduotis, pvz., trianguliaciją, kad sukurtų giluminius vaizdus, taip pat gali atlikti mašininiu mokymusi pagrįsto objektų aptikimo ir segmentavimo aspektus, taip sumažinant pagrindinio skaičiavimo modulio (CPU / GPU) apdorojimo poreikius.
Šis metodas patvirtina apklausoje pateiktą pastabą dėl veiksmingesnio integruoto apdorojimo poreikio ir mažinti priklausomybę nuo energijos reikalaujančių GPU. Mažas energijos suvartojimas ir mažas „Latice FPGA“ formos koeficientas taip pat leidžia suprojektuoti jutiklio modulį be papildomų šilumos išsklaidymo komponentų, o tai prisideda prie sumažintos jutiklio modulio BOM. Koncepcijos įrodymo (PoC) demonstracinė sistema buvo sukurta naudojant bendrosios paskirties projektorių, CPNX VVML kūrimo plokštę, NVIDIA Jetson Orin Nano ir UFACTORY LITE6 roboto ranką, kad būtų galima patikrinti šias koncepcijas.
Šios galimybės yra paremtos „Lattice“ sensAI sprendimų rinkiniu, kuriame pateikiami iš anksto paruošti modeliai, kūrimo įrankiai ir etaloniniai dizainai, siekiant paspartinti diegimą.
Lattice baltojoje knygoje „Sensor Hub for Near-Sensor Low Latency Data Fusion in AI Systems“ tiesiogiai atsižvelgiama į pagrindines MassRobotics tyrimo tendencijas, įskaitant didėjantį Edge AI pagreitį, atsako realiuoju laiku kritiškumą, nuolatinius energijos suvartojimo iššūkius ir didėjantį saugos ir saugumo su AI integravimu poreikį. Grotelės teigia, kad FPGA tarnauja kaip vertingas techninės įrangos sprendimas, veikdamas kaip „tiltas“ tarp jutiklių, pavarų ir pagrindinių apdorojimo blokų, palaikančių intelekto perkėlimą į kraštą. Jie padarė šias išvadas sukūrę koncepcijos įrodymo (PoC) demonstracinę sistemą, kurioje Lattice Avant FPGA vienu metu apdoroja neapdorotus duomenis iš kelių jutiklių tipų: fotoaparato, lidaro ir radaro.
Per šį demonstravimą Lattice pastebėjo, kad FPGA siūlo lanksčias ir pritaikomas įvesties / išvesties (I / O) galimybes, leidžiančias prisijungti prie daugybės įvairių jutiklių ir pavarų, o tai padeda įveikti įvesties / išvesties apribojimus, dažnai aptinkamus didelio našumo skaičiavimo moduliuose. Lattice išvados rodo, kad aparatūros pagrindu atliekamas lygiagretus apdorojimas šalia jutiklių žymiai sumažina kritinių užduočių, tokių kaip jutiklių suliejimas, delsą; Pavyzdžiui, jie pademonstravo, kad VLP16 lidar duomenys apdorojami per 0,32 milisekundės, palyginti su 1,32 milisekundės paketų siuntimu.
Šis beveik jutiklio apdorojimas taip pat sumažina bendrą sistemos energijos suvartojimą, nes apdoroja duomenis vietoje prieš perduodant juos į pagrindinį skaičiavimo modulį, sprendžiant „nuolatinį efektyvumo siekį“. PoC taip pat pademonstravo veiksmingą jutiklių suliejimą, sujungdamas fotoaparatais pagrįstas žmogaus aptikimo ribojančias dėžutes su lidaro taškų debesies duomenimis ir radaro objekto išvestimi, o tai pagerino sistemos tikslumą ir sprendimų priėmimą, tiesiogiai sprendžiant tyrime pastebėtus „jutiklio integravimo ir sintezės iššūkius“ ir „prieinamesnių jutiklių sintezės sprendimų“ poreikį.
Ši sintezės galimybė įgalina programas, kurios gali sumažinti energijos suvartojimą (pvz., radarą paleidžiančios kameros AI/ML tik tada, kai aptinkamas judesys) arba padidinti saugą (pvz., sukurti virtualias saugos tvoras, naudojant AI/ML, siekiant apibrėžti radaro duomenų dominančias sritis). Dėl mažo formos koeficiento, mažo energijos suvartojimo ir aušinimo sistemos poreikio Lattice FPGA taip pat tinka naudoti robotams. Šių sprendimų kūrimo procese gali būti integruoti tokie įrankiai kaip aukšto lygio sintezė (HLS) ir „Matlab/Simulink“, palaikomi Lattice sensAI Studio ir Edge Vision Engine, kurie supaprastina AI modelio kūrimą ir diegimą krašto programoms.
Apie MassRobotics
MassRobotics yra didžiausias pasaulyje nepriklausomas robotikos centras, skirtas paspartinti robotikos naujoves, komercializavimą ir pritaikymą. Jos misija – padėti sukurti ir išplėsti naujos kartos sėkmingas robotikos ir fizinio dirbtinio intelekto technologijų įmones, suteikiant verslininkams ir startuoliams darbo erdvę, išteklius, programavimą ir ryšius, kurių jiems reikia norint kurti, prototipuoti, išbandyti ir komercializuoti savo produktus ir sprendimus. Nors „MassRobotics“ įkūrėjas ir pagrindinė būstinė yra Bostone, mes siekiame ir palaikome robotikos spartinimą ir pritaikymą visame pasaulyje ir bendradarbiaujame su startuoliais, akademine bendruomene, pramone ir vyriausybėmis tiek šalies, tiek tarptautiniu mastu.
Apie grotelių puslaidininkius
Grotelių puslaidininkis (NASDAQ: LSCC) yra mažos galios programuojamas lyderis. Mes sprendžiame klientų problemas visame tinkle, nuo Edge iki debesies, augančiose ryšių, kompiuterių, pramonės, automobilių ir vartotojų rinkose. Mūsų technologijos, ilgalaikiai santykiai ir įsipareigojimas teikti pasaulinio lygio palaikymą leidžia mūsų klientams greitai ir lengvai atskleisti savo naujoves kuriant išmanų, saugų ir susietą pasaulį.
