ロボット向けトップ 4 AI チップ

ロボットがより高度になるにつれて、強力なAIチップの需要が高まりますリアルタイム計算、セ​​ンサー統合、機械学習を処理できるチップの需要は飛躍的に増加しています。これらのチップは現代のロボット工学のバックボーンであり、機械が環境を認識し、意思決定を行い、自律的に対話することを可能にします。このブログ記事では、ロボット工学の未来を形作る上位 4 つの AI チップについて説明します。

1. NVIDIA Jetson シリーズ（ロボット向けAIチップ）

NVIDIA の Jetson プラットフォームは、ロボット工学向けの最も強力な AI チップの 1 つと言えるでしょう。高性能 GPU、CPU、メモリを備えた Jetson ファミリーは、ディープラーニング、リアルタイム コンピューター ビジョン、センサー フュージョンなどの要求の厳しいタスクに対応できるように設計されています。Jetson AGX Xavier や Jetson Orin などの Jetson モジュールは、ロボット、ドローン、スマート監視システムなど、大量のデータをリアルタイムで処理する必要がある自律マシン向けに最適化されています。

Jetson AGX Xavier には、驚異的な 512 コア GPU と 8 コア ARM CPU が搭載されており、ロボットは物体認識、経路計画、意思決定などの AI タスクを遅延なく同時に実行できます。このチップは AI モデルのトレーニングと推論の両方をサポートしており、事前にプログラムされた動作と適応動作の両方を処理できるほど汎用性があります。

さらに、Jetson プラットフォームは TensorFlow、PyTorch、Caffe などのさまざまな AI フレームワークをサポートしているため、開発者はロボット プロジェクトに最適なツールを柔軟に選択できます。

使用例: リアルタイムの意思決定と複雑な環境との相互作用を実現する自律型ドローン、産業用ロボット、ヒューマノイド ロボット。

JETSONマザーボードのコンピューティングパワーラダーチャートは次のとおりです：

2. Intel Movidius Myriad X VPU（ロボット向けAIチップ）

Intel の Movidius Myriad X VPU (ビジョン プロセッシング ユニット) は、コンピューター ビジョンおよびエッジ AI アプリケーション向けに設計されています。顔認識、オブジェクト追跡、3D マッピングなどの高度な視覚処理機能を必要とするロボットに最適です。

Myriad X VPU は、高速画像処理用に特別に設計された 16 個のプログラム可能な SHAVE (Scalable Heterogeneous Accelerator Vector Engine) コアを誇ります。このチップは、優れたパフォーマンスを提供しながら低消費電力に最適化されており、ドローンやモバイル アシスタントなどのバッテリー駆動のロボットに最適です。Myriad X はディープラーニング モデルをローカルで実行できるため、クラウド コンピューティングに依存せずにリアルタイムのビジョン処理が可能になります。

ニューラル ネットワークのハードウェア アクセラレーションによりエッジ AI アプリケーションが可能になり、ロボットがリアルタイムで「見た」ものに基づいてインテリジェントな決定を下すことができるようになります。

使用例: 強力な視覚と物体認識を必要とするサービス ロボット、ドローン、自律走行車。

Intel Movidius Myriad X VPU マザーボードのコンピューティングパワーラダーテーブルは次のとおりです。

インテル Movidius マイリアド X VPU

3. Qualcomm Snapdragon 8cx Gen 3（ロボット向けAIチップ）

Qualcomm Snapdragon 8cx Gen 3 は、組み込みシステムやモバイル ロボット向けに開発された強力な AI チップです。Qualcomm の Snapdragon チップは、パフォーマンスとエネルギー効率のバランスに優れていることで知られており、過度の電力消費なしに継続的な動作を必要とするロボットに最適です。

Snapdragon 8cx Gen 3 は、オクタコア CPU と統合 AI エンジンを搭載しており、自然言語処理、音声認識、コンピューター ビジョンなどの AI ワークロードを高速化できます。また、専用の AI ハードウェアも搭載されており、より高速で効率的なディープラーニングおよび機械学習タスクが可能になります。

その際立った機能の 1 つは、メイン CPU と並行して AI 処理を高速化する Hexagon DSP (デジタル信号プロセッサ) です。これにより、ロボットは低消費電力を維持しながら複雑なタスクを処理できるようになります。このチップは、特にリアルタイム通信やインタラクティブ機能を備えたモバイル ロボットや自律型ロボットに最適です。

使用例: スマート アシスタント、インタラクティブ ヒューマノイド、エネルギー効率と強力な AI 処理を必要とするモバイル ロボットなどのコンシューマー ロボット。

4. Apple A15 Bionicチップ（ロボット用AIチップ）

Apple の A15 Bionic チップは、同社のスマートフォンで最もよく知られていますが、優れた AI 処理機能も備えているため、ロボット工学にとっても魅力的な選択肢となっています。このチップの 16 コアのニューラル エンジンは、機械学習モデルを高速化するように設計されており、デバイス上での AI 計算を高速かつ効率的に実行できます。

A15 Bionic は、顔認識、物体検出、拡張現実 (AR) など、ヒューマノイド ロボットの人間とロボットのインタラクションや自律動作に不可欠なさまざまな AI タスクをサポートします。視覚と複雑な意思決定の両方をリアルタイムで実行するタスクを実行する必要があるロボットにとって特に有益です。

A15 は主にモバイル デバイス向けに設計されていますが、コンパクトな設計、高性能、低消費電力のため、パーソナル アシスタントやロボット玩具などの小型フォーム ファクター ロボットにも最適です。

使用例: コンパクトな形で高効率な AI 処理が求められるパーソナルロボット、インタラクティブアシスタント、教育用ロボット。

結論

ロボット用 AI チップは現代のロボット工学の中核を成し、機械が考え、学習し、環境に適応することを可能にします。NVIDIA Jetson シリーズは高性能コンピューティングで際立っており、Intel の Movidius Myriad X はビジョン処理に優れています。Qualcomm の Snapdragon 8cx Gen 3 はエネルギー効率に優れた AI エンジンにより、モバイル ロボットにバランスの取れたソリューションを提供します。また、Apple の A15 Bionic チップは、優れた処理能力により、小型ロボットに高速機械学習をもたらします。適切な AI チップの選択は、パフォーマンス、消費電力、ロボットが実行する必要があるタスクの種類など、ロボットの特定の要件によって異なります。ロボット工学の分野が進化するにつれて、これらのチップは、よりインテリジェントで自律的で効率的なロボットを実現する上で重要な役割を果たし続けるでしょう。