Platforma de imagistică de la congatec Basler cu AI de la Irda Labs este prima dezvoltare rezultată în urma colaborării dintre Basler și congatec. Acum, este în curs de dezvoltare o soluție AI, bazată pe modelare sparse.
congatec, Basler și NXP Semiconductors au dezvoltat un set de instrumente cu funcții pentru aplicații de învățare profundă în sectorul de retail.
Platforma este o dovadă a conceptului prin care, folosind inteligența artificială (AI), se poate automatiza complet procesul de vânzare cu amănuntul.
Setul de unelte demonstrează potențialul și capabilitatea tehnologiilor de recunoaștere a imaginilor în aplicațiile embedded și modul în care acestea pot simplifica viața noastră de zi cu zi.
Kit-ul este gata pentru a fi utilizat, oferind tot ceea ce este necesar pentru antrenarea sistemelor automate de taxare. Mărfurile au fost deja procesate pentru recunoașterea video automată, fără utilizarea codurilor de bare sau QR. În acest fel, produsele precum fructele sau legumele, care nu pot fi identificate printr-un cod, pot fi acum verificate și taxate. Kit-ul poate crea suplimentar un bon total provizoriu. Acest lucru înseamnă că sistemul modular are toate caracteristicile de bază necesare pentru integrarea în sistemele de plată existente, care, de asemenea, scalează toate funcțiile de plată. Astfel de sisteme ‘computer vision’ (n.r.: ‘Computer Vision’ studiază dezvoltarea de sisteme computaționale capabile să perceapă obiectele din imagini și înregistrări video într-un mod inteligent, cât mai apropiat modului de percepție uman) deschid noi perspective pentru aplicațiile de vânzare cu amănuntul − în special, dacă este ușor să adăugați produse noi în gamă. Comercianții cu amănuntul beneficiază de costuri mai scăzute ale forței de muncă și de o experiență de retail îmbunătățită semnificativ prin efectuarea de plăți instantanee, cozi mai scurte și capacitate de prelucrare a plăților de 100% în orice moment − chiar și atunci când magazinul este deschis 24 de ore pe zi. Cu toate acestea, livrarea unor astfel de soluții necesită lucrări pregătitoare pe care OEM-urile, care deservesc piața de vânzare cu amănuntul, nu le pot îndeplini de la început. Acesta este motivul pentru care au nevoie de parteneri, precum echipa formată din companiile congatec, Basler și NXP, care le oferă, în baza unei colaborări, platforme gata de aplicare pentru integrarea tehnologiilor video și de inteligență artificială la nivel embedded.
Platformele embedded inteligente de imagistică cu conștientizare situațională bazată pe Inteligență Artificială sunt realizate din numeroase blocuri funcționale inteligente, a căror interoperabilitate trebuie validată.
Efortul pe care îl implică acest lucru nu este semnificativ diferit de efortul necesar pentru integrarea altor componente periferice. Astfel, nu ar trebui să apară cu adevărat provocări majore – dacă nu ar fi necesară integrarea tehnologiilor AI suplimentare, care să nu necesite o pregătire costisitoare și îndelungată în ferme de servere, ci care să permită pregătirea pe baza a doar câteva imagini, chiar în cadrul sistemului embedded.
În mod invariabil există un efort asociat și în dezvoltarea platformelor gata pentru utilizare pe baza tehnologiilor ARM, deoarece acestea trebuie adaptate la cerințele specifice aplicației. Astfel, indiferent de tehnologia de procesor utilizată, există întotdeauna o necesitate pentru ca OEM-urile să aducă suma tuturor componentelor individuale la o maturitate de serie, cât mai lin posibil. În mod ideal, producătorii de echipamente originale găsesc un furnizor care poate să le livreze platforme cu soluții specifice, capabile să ofere mai mult decât suma componentelor individuale, permițându-le în acest mod să se concentreze complet pe dezvoltarea noii aplicații.
Soluții eterogene oferite de producătorii de procesoare
Provocările încep, de exemplu, cu integrarea de tehnologii de camere bazate pe MIPI-CSI. În vreme ce acestea sunt standard pentru tehnologiile bazate pe ARM, platformele x86 necesită un efort de integrare special. AMD și Intel oferă și ele diferite strategii cu suport software pentru tehnologiile AI. Ca și în cazul OpenCX/CV, AMD se bazează pe soluții open source precum ROCm și TensorFlow pentru a asigura suport în utilizarea eterogenă a resurselor de calcul embedded necesare pentru algoritmi de inferență de învățare profundă (deep learning). Intel, pe de altă parte, oferă clienților un kit de instrumente OpenVINO, care optimizează inferența deep learning, suportând în același timp apelări multiple ale algoritmilor ‘computer vision’ tradiționali implementați în OpenCV – cu alte cuvinte, Intel oferă un pachet complet integrat. Până la urmă, cu sprijinul FPGA-urilor și al dispozitivului de învățare profundă (stick-ul Movidius NDC − Neural Compute Stick), Intel are ca scop să utilizeze nu numai costisitoarele unități de procesare grafică (GPU) de la AMD sau Nvidia, ci și să prezinte alte alternative create în interiorul companiei pentru sisteme de inferență [1].
Platforma de învățare profundă (deep learning) bazată pe imagistică, de la congatec, NXP și Basler, recunoaște automat produsele și poate automatiza complet procesul de plată în sectorul de retail.
Și NXP oferă răspunsuri pentru utilizarea AI, cu mediul său de dezvoltare eIQ Machine Learning (n.r.: eIQ (“edge intelligence”) ML). După segmentul auto, producătorul țintește și mediul industrial. Soluția include motoare de inferență, compilatoare de rețele neuronale, soluții de imagistică și senzoriale, precum și nivele de abstractizare hardware, oferind toate componentele cheie necesare pentru a implementa o gamă largă de algoritmi de învățare automată (machine learning)[2].
Pe baza popularelor framework-uri open source, de asemenea, integrate în mediile de dezvoltare NXP pentru MCUXpresso și Yocto, eIQ este disponibil într-o versiune dezvoltată pentru i.MX RT și i.MX.
Platformele de calcul embedded trebuie să corespundă soluției
După cum indică în mod clar aceste trei abordări AI diferite ale producătorilor de semiconductoare, OEM-urile vor avea cerințe diferite de implementare pentru aplicații, în funcție de calea soluției alese. Însă în orice caz, hardware-ul de calcul embedded trebuie să fie pregătit pentru orice soluție software utilizată, iar acest lucru necesită o selectare atentă a componentelor hardware individuale, motiv pentru care, cooperarea dintre producătorii de semiconductoare și furnizorii de sisteme de calcul embedded este crucială. Printr-o colaborare cu firme precum congatec − unul dintre liderii furnizorilor din domeniu (care deja a mai produs platforme gata de utilizat bazate pe soluții dezvoltate în colaborare cu producătorii de semiconductoare) − producătorii OEM pot sta liniștiți din acest punct de verede, deoarece ”temele de casă” vitale au fost deja făcute.
Totuși, implementările AI sunt valoroase numai în măsura gradului de interoperabilitate al acestora cu tehnologiile de vizualizare embedded potrivite. Din acest motiv, congatec a început colaborarea cu Basler, propunându-și să ofere clienților componente perfect potrivite aplicațiilor de tip ”embedded vision”. Din această colaborare au reieșit deja două platforme de aplicație foarte apropiate: una cu tehnologie NXP și alta bazată pe procesoare Intel.
Trei soluții diferite de la aceeași sursă
Platforma embedded inteligentă de recunoaștere a imaginii bazată pe tehnologia Intel, recunoaște fețele și le poate analiza în conformitate cu vârsta și starea de spirit. Ea se bazează pe modulul de cameră dart USB 3.0 de la Basler și pe plăcile conga-PA5 Pico-ITX cu procesoare din a cincea generație Intel Atom, Celeron și Pentium. congatec va integra, de asemenea, suita ”pylon Camera Software” ca program standard în kiturile adecvate.
Platforma bazată pe tehnologia NXP – care va fi disponibilă de la Basler mai târziu în acest an – are ca țintă aplicațiile de învățare profundă (deep learning) în vânzarea cu amănuntul, cu scopul de a automatiza complet procesul de plată. Aceasta recunoaște pachetele printr-un sistem de inferență AI și este bazată pe kitul Basler Embedded Vision, care include un sistem pe cip (SoC) NXP i.MX 8QuadMax, un modul conga-SMX8 SMARC 2.0 de la congatec, o placă de bază (carrier board) SMARC 2.0 și un modul de cameră dart BCON pentru MIPI 13 MP de la Basler.
Chiar dacă cele două aplicații sunt destul de similare, acestea folosesc componente extrem de eterogene a căror interoperabilitate trebuie validată pentru a pregăti o soluție OEM pentru producție de serie cât mai lin posibil.
Suplimentar, congatec a integrat și o soluție pentru AI în platformele sale bazate pe Intel Atom. Aceasta se bazează pe modelare sparse și necesită pentru training doar un mic număr de imagini (aproximativ 50), permițând ca acest lucru să se realizeze chiar în sistemul embedded. Comercianții cu amănuntul care doresc să adauge un nou produs în gama lor, au nevoie de numai 50 de imagini diferite ale produsului pentru a pregăti sistemul să-l recunoască într-un coș de cumpărături, de exemplu sau de pe banda transportoare. Această pregătire poate fi realizată direct la stația de plată, făcând posibilă utilizarea eficientă a sistemului, chiar dacă vânzătorul are doar un terminal de plată.
Actualizarea în cazul mai multor terminale de plată, cum este cazul marilor magazine de vânzare cu amănuntul, va fi doar o simplă problemă de conectivitate cloud inteligentă.
Partenerii sunt cheia
OEM-urile care utilizează asemenea soluții de platforme gata pentru utilizare beneficiază de pe urma reducerii semnificative a efortului de dezvoltare, deoarece multe dintre funcționalități au fost deja testate, iar interoperabilitatea componentelor individuale a fost validată.
La cerere, congatec oferă, de asemenea, aceste componente, individual, particularizate, ca soluții de platforme complet dezvoltate, gata de a fi produse în serie, incluzând toate certificările necesare pentru livrarea produsului de serie către clientul final – fie că este vorba de o soluție bazată pe AMD, Intel sau NXP. În acest fel, clienții beneficiază de gestionare simplificată și de proiectare accelerată a componentelor embedded de tip ”vision computer”, precum și de service optimizat și suport tehnic.
La congatec, asemenea proiecte sunt adesea bazate pe CoM (Computer-on-Module – computer pe modul), deoarece acestea asigură o simplificare a scalării performanței în linie cu cerințele, în vederea implementării de strategii de inginerie în buclă închisă. Oricum, fuziunea modulului și a plăcii de bază într-o soluție OEM particularizată va fi posibilă oricând, incluzând dezvoltarea unei platforme bazate pe specificațiile clientului, cu carcasă și conectivitate IoT. Pe scurt: un portofoliu de platforme de soluții adevărate pentru producătorii de echipamente originale.
RESURSE
[1] https://www.learnopencv.com/using-openvino-with-opencv/
[2] https://www.nxp.com/support/developer-resources/software-center/eiq-ml-development-environment:EIQ
Despre autor
Zeljko Loncaric, este inginer în cadrul departamentul de Marketing al companiei congatec.
