Edge - Modul Kamera AI dengan NPU Terintegrasi untuk Pengenalan Gerakan Waktu Nyata

Dalam beberapa tahun terakhir, bidang kecerdasan buatan (AI) telah menyaksikan kemajuan yang luar biasa, dan salah satu area yang telah mendapatkan perhatian signifikan adalah pengenalan gestur waktu nyata. Teknologi ini memiliki potensi untuk merevolusi berbagai industri, dari interaksi manusia - komputer di rumah pintar dan sistem otomotif hingga aplikasi dalam kesehatan, keamanan, dan hiburan. Di jantung inovasi ini adalah tepi - kamera AImodul yang dilengkapi dengan unit pemrosesan jaringan saraf onboard (NPU). Dalam posting blog ini, kami akan menjelajahi apa itu modul ini, bagaimana cara kerjanya, keuntungannya, dan aplikasi dunia nyata.

Edge - Modul kamera AI adalah perangkat kompak yang menggabungkan sensor kamera dengan kemampuan komputasi AI. Tidak seperti kamera tradisional yang hanya menangkap gambar atau video dan mengirimkannya ke server pusat untuk diproses, kamera edge - AI dapat melakukan analisis waktu nyata dari data visual langsung di sumbernya. Ini berarti bahwa alih-alih bergantung pada koneksi internet berkecepatan tinggi untuk mengirim data ke server cloud jarak jauh untuk diproses, modul dapat membuat keputusan secara lokal, mengurangi latensi dan meningkatkan efisiensi keseluruhan sistem.

NPU, atau unit pemrosesan jaringan saraf, adalah komponen perangkat keras khusus yang dirancang untuk mempercepat pelaksanaan algoritma jaringan saraf. Jaringan saraf adalah tulang punggung sistem AI modern, terutama untuk tugas-tugas seperti pengenalan gambar dan analisis gerakan. Ketika diintegrasikan ke dalam modul kamera AI tepi, NPU memungkinkan modul untuk melakukan perhitungan kompleks yang diperlukan untuk pengenalan gerakan waktu nyata jauh lebih cepat daripada CPU tujuan umum. Ini dioptimalkan untuk pemrosesan paralel, yang sangat penting untuk menangani jumlah data besar yang dihasilkan oleh sensor kamera. Sebagai contoh, ketika kamera menangkap aliran video, NPU dapat dengan cepat menganalisis setiap bingkai untuk mendeteksi dan mengklasifikasikan gerakan, tanpa perlu sumber daya komputasi eksternal yang signifikan.

Proses pengenalan gestur waktu nyata dalam modul kamera AI tepi melibatkan beberapa langkah. Pertama, kamera menangkap serangkaian gambar atau aliran video. Data visual yang ditangkap kemudian diproses sebelumnya untuk meningkatkan kualitasnya dan membuatnya cocok untuk analisis lebih lanjut. Ini mungkin termasuk tugas-tugas seperti pengurangan kebisingan, normalisasi gambar, dan pengubahan ukuran.

Selanjutnya, data yang telah diproses sebelumnya dimasukkan ke dalam model jaringan saraf yang telah dilatih sebelumnya. Model-model ini biasanya dilatih pada dataset besar gambar atau video gerakan. Misalnya, sebuah model dapat dilatih pada ribuan gambar berbagai gerakan tangan, seperti melambaikan tangan, mengepal, atau jempol ke atas. Jaringan saraf telah belajar mengenali pola dalam gerakan ini selama fase pelatihan. Ketika data baru disajikan ke jaringan, ia berusaha mencocokkan pola dalam data masukan dengan pola yang telah dipelajarinya.

Berkat NPU onboard, jaringan saraf dapat memproses data secara real-time. Segera setelah bingkai baru ditangkap oleh kamera, NPU mulai menganalisisnya. Kemampuan NPU untuk melakukan perhitungan paralel memungkinkannya untuk dengan cepat mengevaluasi input terhadap pola yang dipelajari dalam jaringan saraf. Jika input cocok dengan pola gestur yang dikenal, modul dapat mengeluarkan label gestur yang sesuai dalam hitungan milidetik. Pemrosesan real-time ini sangat penting untuk aplikasi di mana respons segera diperlukan, seperti dalam sistem permainan yang dikendalikan dengan gestur atau perangkat terjemahan bahasa isyarat secara real-time.

Salah satu keuntungan paling signifikan dari penggunaan modul kamera AI tepi dengan NPU onboard untuk pengenalan gerakan adalah pengurangan latensi. Dalam model pemrosesan berbasis cloud tradisional, ada penundaan antara waktu gerakan dibuat dan waktu respons diterima. Penundaan ini disebabkan oleh waktu yang dibutuhkan untuk mengirim data dari kamera ke server cloud, memprosesnya di server, dan kemudian mengirimkan hasilnya kembali. Dengan modul kamera AI tepi, pemrosesan dilakukan secara lokal, menghilangkan penundaan perjalanan pulang ini. Sebagai contoh, dalam aplikasi realitas virtual (VR) di mana gerakan tangan pengguna mengontrol tindakan di lingkungan virtual, latensi rendah sangat penting untuk pengalaman yang mulus dan imersif. Jika ada penundaan yang terlihat antara pengguna yang membuat gerakan dan tindakan yang sesuai di dunia VR, itu dapat merusak ilusi dan membuat pengalaman menjadi kurang menyenangkan.

Privasi adalah kekhawatiran yang semakin meningkat di era digital, terutama ketika berkaitan dengan pengumpulan dan pemrosesan data pribadi. Modul kamera AI Edge menawarkan privasi yang lebih baik dibandingkan dengan solusi berbasis cloud. Karena data diproses secara lokal di perangkat, tidak perlu mengirimkan data visual sensitif, seperti gambar wajah atau tangan orang, melalui internet. Ini sangat penting dalam aplikasi di mana privasi sangat penting, seperti di lingkungan perawatan kesehatan di mana data pasien perlu dilindungi, atau dalam sistem keamanan rumah pintar di mana pemilik rumah mungkin tidak ingin aktivitas pribadi mereka dikirimkan ke server eksternal.

Dalam banyak skenario dunia nyata, bandwidth jaringan yang tersedia mungkin terbatas atau tidak dapat diandalkan. Misalnya, di daerah terpencil, pengaturan industri, atau selama periode kemacetan jaringan yang tinggi, koneksi internet yang stabil dan cepat mungkin tidak tersedia. Modul kamera Edge-AI dapat berfungsi secara independen dalam lingkungan bandwidth rendah seperti itu. Mereka tidak bergantung pada koneksi jaringan yang terus-menerus dan cepat untuk melakukan pengenalan gerakan. Ini membuat mereka sangat dapat diandalkan dalam situasi di mana pemrosesan berbasis cloud akan tidak efektif. Dalam lingkungan pabrik, misalnya, di mana mungkin ada gangguan dengan jaringan nirkabel, modul kamera Edge-AI masih dapat dengan akurat mengenali gerakan pekerja untuk tujuan keselamatan atau operasional.

Menerapkan sistem pengenalan gerakan berbasis cloud bisa mahal, terutama saat berurusan dengan sejumlah besar kamera atau pemrosesan data bervolume tinggi. Ada biaya yang terkait dengan transfer data, penyimpanan cloud, dan penggunaan sumber daya komputasi cloud. Modul kamera Edge-AI, di sisi lain, dapat menawarkan efisiensi biaya. Setelah investasi awal dalam perangkat keras dilakukan, biaya yang berkelanjutan relatif rendah, karena tidak perlu membayar untuk transfer data terus-menerus dan pemrosesan berbasis cloud. Ini menjadikannya pilihan menarik bagi bisnis dan organisasi yang ingin menerapkan teknologi pengenalan gerakan dengan anggaran terbatas.

Di rumah pintar, modul kamera AI tepi dengan kemampuan pengenalan gerakan dapat mengubah cara orang berinteraksi dengan lingkungan tempat tinggal mereka. Misalnya, pengguna dapat mengontrol perangkat rumah pintar seperti lampu, termostat, dan tirai dengan gerakan tangan yang sederhana. Sebuah gelombang tangan dapat menyalakan lampu di sebuah ruangan, atau gerakan tertentu dapat menyesuaikan suhu. Ini memberikan cara yang lebih intuitif dan tanpa tangan untuk mengontrol sistem otomatisasi rumah, terutama berguna ketika tangan seseorang penuh atau ketika respons cepat diperlukan.

Dalam sektor otomotif, pengenalan gerakan dapat meningkatkan pengalaman berkendara dan meningkatkan keselamatan. Kamera Edge - AI yang dipasang di mobil dapat mengenali gerakan tangan pengemudi. Misalnya, gerakan tangan yang sederhana dapat digunakan untuk menjawab atau menolak panggilan telepon, mengganti stasiun radio, atau mengatur volume, tanpa pengemudi harus melepaskan tangan dari kemudi. Ini mengurangi gangguan dan dapat mencegah kecelakaan yang disebabkan oleh kesulitan dengan layar sentuh atau tombol saat berkendara.

Dalam perawatan kesehatan, teknologi pengenalan gerakan yang didukung oleh modul kamera AI tepi dapat membantu dalam perawatan pasien. Misalnya, di pusat rehabilitasi, latihan gerakan tangan pasien dapat dipantau secara waktu nyata. Kamera dapat mengenali gerakan pasien dan memberikan umpan balik tentang akurasi dan kemajuan latihan rehabilitasi mereka. Ini dapat membantu penyedia layanan kesehatan melacak pemulihan pasien dengan lebih efektif dan menyesuaikan rencana perawatan sesuai kebutuhan.

Industri hiburan juga telah mengadopsi teknologi pengenalan gerakan. Dalam permainan, pemain dapat menggunakan gerakan tangan mereka untuk mengendalikan karakter dalam permainan, menambahkan tingkat interaktivitas yang baru. Modul kamera Edge - AI memungkinkan pelacakan gerakan pemain secara waktu nyata, memberikan pengalaman bermain yang lebih imersif dan menarik. Selain itu, dalam aplikasi realitas virtual dan augmented, pengenalan gerakan memungkinkan pengguna berinteraksi dengan objek virtual secara lebih alami, meningkatkan pengalaman pengguna secara keseluruhan.

Meskipun ada banyak keuntungan, masih ada beberapa tantangan yang terkait dengan modul kamera AI tepi untuk pengenalan gerakan waktu nyata. Salah satu tantangan utama adalah pengembangan model jaringan saraf yang akurat dan kuat. Melatih model yang dapat mengenali berbagai macam gerakan dalam kondisi pencahayaan yang berbeda, sudut, dan dengan pengguna yang berbeda bisa menjadi tugas yang kompleks. Selain itu, memastikan keamanan perangkat AI tepi sangat penting, karena mereka mungkin rentan terhadap peretasan atau serangan jahat. Tantangan lain adalah sumber daya komputasi yang terbatas yang tersedia di perangkat tepi. Meskipun NPU telah secara signifikan meningkatkan daya pemrosesan, mungkin masih ada batasan saat menangani tugas pengenalan gerakan yang sangat kompleks atau data video resolusi tinggi.

Masa depan modul kamera AI tepi untuk pengenalan gerakan waktu nyata terlihat menjanjikan. Seiring teknologi terus berkembang, kita dapat mengharapkan untuk melihat NPU yang lebih kuat dan efisien energi sedang dikembangkan. Ini akan memungkinkan algoritma pengenalan gerakan yang lebih kompleks dijalankan di perangkat tepi, lebih lanjut meningkatkan akurasi dan kinerja sistem. Selain itu, integrasi modul kamera AI tepi dengan teknologi baru lainnya seperti 5G dan Internet of Things (IoT) akan membuka kemungkinan baru untuk aplikasi. Misalnya, dalam skenario kota pintar, kamera AI tepi dengan kemampuan pengenalan gerakan dapat digunakan untuk memantau lalu lintas pejalan kaki dan memberikan umpan balik waktu nyata untuk meningkatkan aliran lalu lintas. Pengembangan sistem pengenalan gerakan yang lebih ramah pengguna dan dapat disesuaikan juga akan membuat teknologi ini lebih mudah diakses oleh berbagai pengguna dan industri.

Edge - Modul kamera AI dengan NPU onboard telah muncul sebagai solusi yang kuat untuk pengenalan gestur waktu nyata. Kemampuan mereka untuk melakukan pemrosesan lokal, mengurangi latensi, meningkatkan privasi, dan menawarkan efisiensi biaya membuat mereka cocok untuk berbagai aplikasi di berbagai industri. Meskipun ada tantangan yang harus diatasi, masa depan teknologi ini cerah, dengan potensi untuk mengubah cara kita berinteraksi dengan teknologi dan lingkungan kita. Saat peneliti dan pengembang terus berinovasi, kita dapat menantikan sistem pengenalan gestur yang lebih canggih dan cerdas di masa depan yang dekat.