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エッジAI端末を使ってみた 〜概要編〜

概要

  • データの発生源に近い場所でデータを処理する「エッジAIコンピューティング」が注目されている
  • まず、エッジAIのおおまかな概念を理解し、実際にエッジAI端末を購入して使ってみる
  • まずは静止画像解析、次に動画解析と進めていく
  • この記事では、概要と購入したエッジAI端末(NVIDIA Jetson Nano)に関わることを紹介していく

エッジAIとは何か

  • 通常AI利用する場合は、センサーから収集された各種データはマイコンボードやスマホ、ネットワークを経由し
    、クラウド上や従来型のサーバーで解析処理を行う
  • エッジAIを利用すると、センサーから収集された各種データはマイコンボードやスマホ内で解析される


エッジAIのメリット

  • 専用の端末を使い、分散処理を行うことで、パフォーマンスが向上する
  • 画像や音声をサーバーに送らないため、通信コストが抑えられる
  • 端末内で処理が完了するため、ある程度のセキュリティレベルが担保される

エッジAI端末を購入してみた

「画像」「動画」の処理に特化したNVIDIA社製の「Jetson Nano開発者キット 2GB」を学習用に購入してみた
端末だけで1万円以上と高価だが、書籍とセットで8000円程度と特価になっていたので、購入してみることにした。
※エッジAIコンピューティングはRaspberryPi4でも十分に可能ですが、Jetson Nanoは画像処理に特化しています。




なぜ購入したのか

  • RaspberryPi+OpenCVの画像認識も興味があったが、特化した端末に興味を持った
  • OSがLinux系のディストリビューション(Ubuntu)で動作しスキルが活かせる
  • RaspberryPiの電源アダプタ、純正カメラが流用できる
  • GPIO等の端子もRaspberryPiと同じ感覚で使える
  • ノウハウもネット上や書籍で手に入りやすい

用意するもの

  • Jetson Nano開発者キット 2GB
  • RaspberryPi4 対応 電源セット(5V 3.0A) ←Jetson Nanoにも使えます
  • RaspberryPi4純正カメラ、またはUSBカメラ
  • microSDカード(32GB以上推奨)
  • USB接続のマウス・キーボード
  • HDMI接続のディスプレイ(4K推奨)

Webカメラは安いものでも十分です


後で買い足したもの(重要)

  • Wifiアダプター
    Jetsonに有線LANはありますが、無線LANが搭載されていない。
    USBポートに接続するドングル型のWifiアダプターを購入した(TP-Link製)
  • Jetson nano用のケース
    ファン付きを購入した。4GB版と2GB版で使えるケースの種類が違う。

ポートの説明


環境構築

  • OSのインストール
    NVIDIAの開発者ページよりSDカードイメージをダウンロードし、MicroSDに書き込み
    https://developer.nvidia.com/embedded/jetpack
    MicroSDをJetson NANO本体に挿して起動するとUbuntuのセットアップ画面が起動するので、
    指示に従ってインストール

起動後の画面(4Kディスプレイ)


メニューの様子


次回に向けて

  • まずは簡単な画像検出、動体検出など行ってみる
  • ビジュアルプログラミング、Node-REDもこの際に試してみたい
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