コンセプト:Edge Heavy Computing

エッジデバイス側(IoTセンサー機器など)で大半の情報処理を終了し、必要なデータだけをクラウドシステムへ送信する方法

現在のIoTソリューションは、安価なセンサーを大量に現場に設置し、センサーからの生データをそのままクラウドに送信する方式が大半です。この方式では、クラウドシステムへのデータ転送コストとクラウド上での情報処理コストの増大の問題に直面します。また、このコストを低減するために本来必要なセンサーデータを間引きしたり、リアルタイム性が求められるシチュエーション(突発的な事故の検出など)においても、リアルタイム性を犠牲にしてでもクラウド側コストの削減を優先しておこなっているシステムの例が多く見られます。

エンライブでは、これからのIoTソリューションは、エッジデバイス側で大部分の情報処理を施すことによって、必要最低限のデータをクラウドへ送信する方式が主軸になると考えています。これにより、クラウドコストを大幅に低減することを可能とし、また、よりリアルタム性のあるIoTソリューションをご提供できるようになると考えています。エンライブは、エッジヘビーコンピューティングをメインコンセプトとしてIoTソリューションの開発を進めています。

IoTデバイスの開発

エッジヘビーコンピューティングを実現するためのIoTデバイスの開発をおこないます。ハードウェアの選定・開発から筐体の設計まで一気通貫して制作をおこなうことが可能です。また、Raspberry PiやArduino等のデバイスをベースとしてIoTデバイスの開発をおこなうことや、その他zwave等のセンサーデバイスも組み合わせてクラウド側でデータ統合することにより、柔軟で安価なシステム導入のご提案も可能です。

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画像処理

画像処理(コンピュータビジョン)の技術を用いて、エッジデバイスに接続されたカメラで撮影した動画像から被写体(例えば人の顔)を用いて、顔の方向や視線の方向、表情の分析(喜怒哀楽)、顔の三次元的な構造のモデリングなどをおこないます。またこの技術はカメラ以外のセンサーデバイスと組み合わせることによって、映画の撮影等に用いられるモーションキャプチャーや自動車部品の品質検査、ロボットビジョン(ロボットの目の機能)など、多種多様な分野で応用されています。

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AI:人工知能

画像処理に特化した人工知能AI(Artificial Intelligence)を用いて動画像中に存在する人の顔やその表情の分析、人の関節位置を識別して体の姿勢の状態を判別します。人の目と同等またはそれ以上の機能を有するレベルにまで人工知能を醸成することによって、これまでに無いIoTソリューションを形にできると考えています。

クラウドシステム

IoTデバイスで取得したデータをアプリ等で見える化するためにはクラウドシステムの検討は外せません。AWSをメインに、その他のクラウドシステムの構築を実施しております。また、大量のIoTデバイスのセキュリティの担保や管理の簡素化もクラウド側で管理することにより低運用コストでセキュアなシステムの構築を実現します。

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