Souhrn
Společnost Kioxia America oznámila spolupráci tří firem – Kioxia Corporation, Tsubakimoto Chain Co. a EAGLYS Inc. – na vývoji systému rozpoznávání obrázků založeného na AI pro logistiku. Tento systém automaticky identifikuje produkty pohybující se konveji, což zvyšuje automatizaci procesů. Klíčovou roli hrají technologie KIOXIA AiSAQ a Memory-Centric AI, které řeší potřeby škálovatelného nasazení AI v rostoucím sortimentu produktů.
Klíčové body
- Spolupráce Kioxia (výrobce NAND flash pamětí), Tsubakimoto Chain (specialista na průmyslové řetězy a konvejery) a EAGLYS (firma zaměřená na AI řešení pro průmysl).
- Technologie KIOXIA AiSAQ slouží k optimalizaci úložišť pro AI úlohy, Memory-Centric AI pak přizpůsobuje výpočty paměti pro efektivní zpracování dat na okraji sítě.
- Demonstrace na Mezinárodní robotické výstavě v roce 2025.
- Cíl: rychlejší reakce na tržní změny při udržení nákladů a kvality služeb.
Podrobnosti
Kioxia Corporation, globální líder v oblasti NAND flash pamětí, spojil síly s Tsubakimoto Chain, japonským výrobcem průmyslových řetězů a systémů pro manipulaci s materiály, a EAGLYS, menší firmou specializující se na AI aplikace v průmyslu. Společně vyvíjejí systém počítačového vidění, který kamerami zachytává produkty na konveji a pomocí AI modelů je okamžitě klasifikuje podle typu, velikosti nebo stavu. To eliminuje manuální kontrolu, což je v logistice klíčové pro zpracování tisíců položek za hodinu.
Centrem technologie je KIOXIA AiSAQ, což je řešení pro AI-optimalizovaná úložiště, které zrychluje přístup k datům z kamer a tréninkových sadám. Memory-Centric AI pak přenáší výpočetní zátěž z CPU/GPU přímo do paměti, což snižuje latenci a spotřebu energie – ideální pro edge computing v továrnách, kde není možné spoléhat se na cloud kvůli bezpečnosti dat nebo přerušením sítě. Například v distribučních centrech umožňuje systém rychlé přeřazení produktů při změně poptávky, jako je náhlý růst objednávek specifických zboží.
Prototyp bude prezentován na Mezinárodní robotické výstavě v roce 2025 v Japonsku, kde se očekává zájem od logistických gigantů jako DHL nebo Amazon. Zatím jde o aplikaci standardních technik počítačového vidění (jako CNN modely pro detekci objektů), ale inovace spočívá v integraci paměťových technologií Kioxia, které umožňují nasazení na levných embedded zařízeních bez ztráty přesnosti. Pro průmysl to znamená snížení chyb o desítky procent a úsporu pracovní síly, i když vyžaduje kvalitní osvětlení a kalibraci kamer.
Proč je to důležité
Tato spolupráce ukazuje, jak specializované hardware firmy jako Kioxia posouvají AI z datových center do reálného průmyslu, kde paměťová efektivita rozhoduje o úspěchu. V logistice, kde diverzifikace produktů roste (např. e-commerce s tisíci SKU), pomáhá systém udržet konkurenceschopnost bez navyšování nákladů. V širším kontextu podtrhuje trend memory-centric computing, který může konkurovat GPU-dominanci NVIDIA v edge AI aplikacích, ačkoli zatím chybí detaily o přesnosti modelu nebo benchmarkech oproti stávajícím řešením jako TensorFlow Lite.
Zdroj: 📰 Madshrimps.be
| 