5.2 - IP Network Cams

Der neue KI-Controller RQX-59 ist Teil der ROScube-X-Familie und baut auf dem Jetson-AGX-Orin-Modul von Nvidia auf. Das SoM (System-on-Module) kombiniert den energieeffizienten ARM-Prozessor Cortex-A78AE (64 Bit) mit einer GPU und bis zu 2048 CUDA-Recheneinheiten und 64 Tensor-Kernen. Damit lassen sich KI-Modelle für Objekterkennung, Tiefenschätzung oder semantische Segmentierung direkt im Fahrzeug oder Roboter berechnen. Ein Leistungsbudget ab rund 40 W dürfte für mobile Konzepte mit Batteriebetrieb attraktiv sein, ohne dabei auf anspruchsvolle Modelle verzichten zu müssen.

Mit dem NRU-160-FT will der deutsche Distributor Acceed die KI-Rechenleistung dorthin bringen, wo Daten erfasst und Entscheidungen getroffen werden. Das System lässt sich in staub- oder wasserdichte Gehäuse einbauen und nutzt deren Wände zur Wärmeabfuhr, zum Beispiel in Baumaschinen, auf Parkplätzen und Straßen oder in autonomen Logistikfahrzeugen. Mit dem KI-Modul Jetson Orin von Nvidia erreicht der Embedded-Computer bis zu 100 INT8-TOPS und kann gleichzeitig bis zu 18 Full-HD-Videostreams verarbeiten, bei rund 25 Watt Leistungsaufnahme.

Industrial-Edge-Computing entwickelt sich zunehmend vom Datensammler zum autonomen Entscheider. In OT-Netzen (Operational Technology) wechseln die Anforderungen. Deterministische Kommunikation, minimaler Footprint im Schaltschrank, KI-Performance und Energieeffizienz stehen im Fokus. Hier setzt der neue Nuvo-11531 von Acceed neue Maßstäbe. Der Rechner im Booksize-Format kombiniert ein außergewöhnlich kleines, lüfterloses Gehäuse mit aktuellen Ultra-200S-Prozessoren von Intel und positioniert sich so zwischen klassischen Industrie-SPS und GPU-Vision-Rechnern, allerdings mit bemerkenswerter IO-Dichte.

Die Erkenntnis ist nicht mehr neu: Industrielle Anwendungen gieren nach Rechenleistung am Netzwerkrand, dort, wo Daten entstehen. Echtzeitfähige KI-Systeme für Bildverarbeitung, Qualitätskontrolle oder autonome Maschinen sollen große Datenmengen direkt vor Ort auswerten. Das Umgehen von Cloud-Architekturen spart Zeit, Bandbreite und senkt Kosten. Allerdings stellen Edge-Anwendungen besondere Anforderungen: hohe Leistung bei begrenztem Platz, beständige Verfügbarkeit trotz Staub und Vibrationen sowie hohe Toleranz bei der Umgebungstemperatur. Genau auf diese Anforderungen zugeschnitten ist der neue GT-92GC, ein 19-Zoll-Rack-System, das GPU-Beschleunigung, Multikamera-Anbindung und lüfterloses Chassis-Design kombiniert.

Während KI-Modelle in der Industrie zunehmend effizienter werden, steigen zugleich die Anforderungen an die Hardware im Feld: GPU-Leistung muss mobil, robust und wartungsfrei verfügbar sein, in Fahrzeugen, Fertigungslinien, Energieanlagen oder Sicherheitssystemen. Mit dem neuen Controller GT-92RL-H hat der deutsche Distributor Acceed jetzt eine weitere Edge-Plattform im Portfolio, die genau darauf ausgelegt ist: leistungsfähig, lüfterlos, mit hoher I/O-Dichte und dank seines robusten Systemdesigns (gemäß EN 50155 / EN 45545) weitgehend unabhängig von Infrastrukturbedingungen.