Auf der Nürnberger Fachmesse SPS wird Syslogic einen KI Rugged Computer vorstellen, der die Schutzklasse IP67 erfüllt. Dank Jetson-TX2-Plattform von Nvidia stemmt dieser GPU-beschleunige KI-Anwendungen (Künstliche Intelligenz) wie Machine Vision.

Ende November steigt in Nürnberg die Branchenmesse SPS. Dort präsentiert die Embedded-Spezialistin Syslogic ihren neuen KI Rugged Computer (Nvidia Jetson TX2i). Dieser erfüllt die Schutzklasse IP67 und eignet sich für GPU-beschleunigte Anwendungen in unwirtlicher Umgebung.

Hardware-Basis für lokale KI-Applikationen

KI wird wegen Latenzzeit und Bandbreitenbeschränkung immer öfter lokal benötigt. Ein Trend, den Syslogic frühzeitig erkannt hat. Entsprechend bietet das Unternehmen heute eine komplette Produktreihe, die sich für KI-Anwendungen wie Machine Vision oder Machine Learning eignet. Ergänzt wird die Produktreihe neu durch den KI Rugged Computer. Dieser bietet die ideale Hardware-Basis für KI-Edge-Anwendungen unter Extrembedingungen.

Zum Einsatz kommt Nvidias TX2i SoM (System on Module) aus der Jetson Reihe. Dieses bildet das Herzstück des KI Rugged Computers und eignet sich ideal für KI-Anwendungen in Echtzeit. Konkrete Beispiele sind die Objekt- oder Personenerkennung, autonomes Fahren, vorausschauende Wartung, optische Authentifizierung oder die Zustandsüberwachung von Maschinen oder Fahrzeugen.

Entwicklungspartnerschaft mit Nvidia

Mit dem Chiphersteller Nvidia unterhält Syslogic im Rahmen des Jetson Ecosytems eine enge Partnerschaft. Die KI-fähige Prozessortechnologie von Nvidia kombiniert Syslogic mit ihrer über dreißigjährigen Erfahrung in der Entwicklung und Fertigung von robusten Industriecomputern. Florian Egger, Vertriebsleiter bei Syslogic, sagt: "Der KI Rugged Computer ist aktuell einzigartig auf dem Markt." Sowohl Elektronik- als auch Gehäusedesign erfüllten höchste Ansprüche an Widerstandsfähigkeit und Robustheit, so Egger.

Erreicht wird das durch eine konsequente Bauteilauswahl, durch den Verzicht auf bewegliche Teile, durch verschraubbare Steckverbinder und durch ein ultrarobustes Gehäuse, das sowohl staub- als auch wasser- und chemikalienresistent ist. Ein Gore-Tex-Belüftungselement stellt den Druckausgleich im Gehäuse sicher, wodurch die Produktlebensdauer verlängert und die Zuverlässigkeit erhöht wird. Weiter eignet sich der KI Rugged Computer für den erweiterten Temperaturbereich von –40 bis +85 Grad Celsius auf Bauteilebene. Für den Fahrzeugeinsatz verfügt der Computer über einen integrierten Ignition Controller und ein rückwirkungsfreies CAN-Interface.

Entsprechend werden die Geräte überall dort eingesetzt, wo die Anforderungen an Robustheit und Langlebigkeit besonders hoch sind. So in Schienenfahrzeugen, Bau- und Landmaschinen, oder in Minenfahrzeugen. Doch nicht nur Fahrzeuganwendungen hat Syslogic im Visier, sondern auch Märkte wie Smart City, industrielle Automation oder die Verkehrstechnik.

Aktuelles KI-Projekt sorgt für saubere Städte

Ein aktuelles KI-Projekt setzt Syslogic mit dem Unternehmen Cortexia SA um. Dabei wird mit einer kundenspezifischen Version des KI Rugged Computer die Sauberkeit von Städten gemessen. Die über eine PoE-Schnittstelle (Power over Ethernet) angeschlossene Kamera sammelt Daten. Diese werden direkt im Syslogic Computer verarbeitet. Mittels KI-Algorithmen wird aufgezeigt, wie sich die Sauberkeit verbessern und der Reinigungsaufwand reduzieren lässt. Die effektive Reinigung mindert zudem die Umweltbelastung. Eine typische Smart-City-Anwendung, die zeigt, wie sich mittels künstlicher Intelligenz sowohl Wirtschaftlichkeit als auch die Umweltverträglichkeit verbessern lassen.

Einfacher Einstieg dank vorinstallierter Entwicklerumgebung

Syslogic will ihren Kunden die Integration von KI möglichst einfach machen. Daher werden sämtliche KI-Embedded-Systeme mit vorinstalliertem Ubuntu-Board-Support-Package (L4T – Linux for Tegra) ausgeliefert. Zudem ist eine komplette Entwicklerumgebung (JetPack) inklusive CUDA-Bibliotheken installiert. Für einen schnellen Einstieg in die KI-Welt dient das Nvidia Development Kit (SDK) und ein Deep Learning Framework, mit dem Anwendungen einfach umgesetzt werden können.

Im Hinblick auf die kommende Branchenmesse sagt Florian Egger: "Wir sind gespannt auf die Resonanz an der SPS 2019." Bereits jetzt sei die Nachfrage nach KI-fähigen Embedded Systemen sehr hoch, so Egger.