近年のハードウェア技術とソフトウェア技術の進歩により、組み込み機器においても、機械学習技術で実世界のさまざまな問題を解決できるようになってきました。
しかし、組み込み型の機械学習技術には、ハードウェア・リソースに関する要件、性能に関する考慮事項、特殊なソフトウェア技術の統合の必要性など、さまざまな課題がありますが、特に大きな課題は、現在の開発チームに欠けているスキルセットへの依存など、学習曲線に関する課題です。
シーメンスの組み込みソリューション部門が提供するプラットフォーム・ソリューションと専門サービスにより、機械学習技術の使用をすばやく簡単に開始することができます。これにより、プラットフォームに関する複雑で時間のかかる課題を意識することなく、機械学習技術を活用した製品価値の向上に集中できるようになります。
近年のハードウェア技術とソフトウェア技術の進歩により、組み込み機器においても、機械学習技術で実世界のさまざまな問題を解決できるようになってきました。
しかし、組み込み型の機械学習技術には、ハードウェア・リソースに関する要件、性能に関する考慮事項、特殊なソフトウェア技術の統合の必要性など、さまざまな課題がありますが、特に大きな課題は、現在の開発チームに欠けているスキルセットへの依存など、学習曲線に関する課題です。
シーメンスの組み込みソリューション部門が提供するプラットフォーム・ソリューションと専門サービスにより、機械学習技術の使用をすばやく簡単に開始することができます。これにより、プラットフォームに関する複雑で時間のかかる課題を意識することなく、機械学習技術を活用した製品価値の向上に集中できるようになります。
機械学習アドオンのSokol™をシーメンスのその他のツールやフレームワークに統合すると、さらなるメリットを得ることができます。
たとえば、Sourcery™ Codebench™ IDE内でプラットフォームの開発やアプリケーションの開発などを簡単に行ったり、Sourcery™ Analyzerを使用して機械学習ソリューションのパフォーマンスを可視化して分析したり、パフォーマンスに関するシステムレベルの複雑な問題を診断したりすることができます。
クラウド環境でSokol™ IoT Frameworkを使用して、機械学習ソリューションの監視と管理を行うことができます。たとえば、データの取得、システム性能の分析、機械学習モデルの更新などを現場で行うことができます。
追加のサポートが必要なお客様については、機械学習統合技術のスペシャリスト・チームが、専門的なサービスと長期にわたるプレミアム・サポートを提供いたします。これまでに提供したサービスの例としては、機械学習による予測精度を上げるための各種センサーとプロセス・パイプラインの統合サービス、代替機械学習フレームワークの統合サービス、人工知能アクセラレーターなどのハードウェア・デバイスの統合サービス、パフォーマンスの最適化と調整サービスなどがあります。
多くの機械学習ソリューションは、オープンソースのフレームワーク・ソフトウェアをベースに開発されています。シーメンスの組み込み型機械学習アドオン・ソリューション「Sokol™」には、組み込み型生産プロジェクトで広く使用されている機械学習エンジン「TensorFlow Lite」が統合されています。
これ以外のエンジンやフレームワークについても、ご要望に応じて提供いたします。このフレームワークは、シーメンスの組み込みLinuxプラットフォームのSokol™ Omni OSとSokol™ Flex OSに統合されており、他のプラットフォーム・ソフトウェアと同様に、対象となるハードウェアに対して最適化され、厳格なテスト、商用サポート、CVEの監視が行われています。
アプリケーションの開発基盤となる堅牢な機械学習プラットフォーム・ソフトウェアは、常に信頼性と安全性が確保されているため、そのままの状態ですぐに使用することができます。
