Asus IoT lança computador ultracompacto para inferência de IA em manufatura

A Asus IoT, braço da Asus fornecedor de soluções de Inteligência Artificial para IoT (AIoT – Artificial Intelligence of Things), lançou um computador ultracompacto para inferência de Inteligência Artificial (IA) nas bordas. O novo iot.asus.com/products/intelligent-edge-computer/PE1100N">PE1100N usa a plataforma NVidia Jetson Orin e apresenta um design sem ventilador para garantir operação silenciosa e recursos avançados de conectividade.

Segundo a Asus IoT, o PE1100N é indicado uso em ambientes industriais, cidades inteligentes e sistemas de transporte por oferecer diversos aplicativos de Inteligência Artificial (IA) nas bordas facilmente ampliáveis, como contagem, vigilância, análise de tráfego e rastreamento de pessoas. O tamanho compacto e design antivibração tornam o PE1100N indicado para soluções de manufatura inteligentes, como veículos guiados automaticamente, robôs móveis autônomos, inspeção óptica automatizada movida por IA e aplicações de robótica.

A Asus IoT desenvolveu o PE1100N para servir diretamente o crescente mercado de manufatura inteligente, em estreita colaboração com a NVidia. Integrado com a plataforma NVidia Jetson Orin voltada à IA nas bordas, o PE1100N pode realizar até 100 trilhões de operações por segundo (TOPS), com baixo consumo de energia (10-25 W), em tarefas de aprendizado profundo e visão computacional. Segundo a Asus IoT, isso representa um desempenho cinco vezes maior do que o da geração anterior. Também atinge uma eficiência de quadros por watt até 18 vezes maior do que a de plataformas tradicionais baseadas na plataforma x86.

Além disso, o PE1100N executa modelos de IA e aprendizado de máquina, usando SDK padrão e ferramentas de biblioteca com alterações mínimas no código. Como isso, a plataforma Jetson Orin pode ser adotada de maneira fácil, facilitando a criação e a implantação de projetos. O PE1100N também pode trabalhar com o SDK do NVidia Isaac Robot Operating System (ROS).

O PE1100N tem um design robusto que inclui um dissipador metálico de calor e um chassi de alumínio que permite resfriamento eficiente e silencioso e garante estabilidade operacional confiável em uma ampla faixa de temperatura (de -20° a 50°C), segundo a Asus IoT.

Vem equipado com uma extensa coleção de portas I/O para diversos fins industriais (LAN, DIO, COM, USB 3.2 e Type-A e, em alguns modelos, barramento CAN). Também conta com uma porta de depuração Micro-USB para facilitar a manutenção do sistema. Um módulo WiFi e Bluetooth opcional garante conectividade sem fio e em nuvem, enquanto a chave M.2 B pode acomodar um módulo para conexão celular 4G/5G. Além disso, a compatibilidade com soluções GPS permite fazer rastreamento preciso e gravar dados em soluções inteligentes de transporte.

O PE1100N está disponível em dois tipos distintos, com NVidia Jetson Orin NX ou Jetson Orin Nano, para atender a diferentes exigências de desempenho de IA. Também há uma configuração em placa para atender a pedidos personalizados.

Mais do que AIoT, agora IoT e IA Generativa

Há quem diga que a AIoT funciona melhor como conceito do que com um termo que tenha pegado como buzzword. A expressão AIoT começou a aparecer em publicações nas mídias sociais em 2019 e cresceu rapidamente nos dois anos seguintes, mas se estabilizou em 2022, talvez ofuscado pelo surgimento da nova expressão da moda, IA generativa.

E por que não pensar em IoT combinada com IA generativa? Uma nomenclatura para essa dupla em potencial ainda não foi cunhada, mas já existem exemplos de aplicações que, inclusive, vão além do famoso ChatGPT. Esses casos de uso reunidos em um relatório detalhado do cenário pela IoT Analytics. Seguem alguns deles:

1. Geração de código para IoT: Modelos propostos pela IA generativa podem ajudar na criação de aplicações IoT, em conjunto com muitos ambientes de desenvolvimento (IDEs) que também já são compatíveis com essa classe de Inteligência Artificial.

2. Controle de robôs: A IA generativa pode gerar lógica de controle e comandos para robôs, capturando dados de movimento de animais ou pessoas. Então, em vez de programar movimentos para cada membro dos robôs, modelos de IA generativa podem, por exemplo, ser usados para gerar movimentos de partes individuais para que os robôs deem passos mais complexos e interconectados. Além disso, esses modelos podem ajudar os robôs a entender os ambientes em que atuam para atingir determinados objetivos.

3. Design de produtos IoT industriais: A IA generativa pode automatizar o processo de design, gerando um grande número de opções capazes de atender a requisitos específicos, critérios de desempenho e limitações. Ao combinar IA generativa e CAD, designers e engenheiros podem criar projetos mais eficientes e inovadores.

4. Dispositivos IoT sociais:A IA generativa pode tornar a comunicação “mais social” ao permitir que os dispositivos respondam perguntas complexas ou que os usuários se comuniquem com os dispositivos para alterar suas configurações. Também pode permitir que os dispositivos gerem mais respostas.