| DELTA COMPONENTS • News #214 / 16.05.2024 | Zur Produktseite "KI-Automotive Box-PC" |
 Im Laufe der Geschichte war die Menschheit ständig mit der Bedrohung durch Naturkatastrophen wie Erdbeben, Wirbelstürme, Waldbrände und Überschwemmungen konfrontiert, die das Potenzial hatten, weitreichende Zerstörungen und den Verlust von Menschenleben zu verursachen. Allerdings läutet der Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) dank technologischer Fortschritte eine bedeutende Revolution im Katastrophenmanagement ein. KI hat die Macht, die Art und Weise, wie wir Katastrophen vorhersagen und uns darauf vorbereiten, völlig zu verändern. Durch den Einsatz von Algorithmen für maschinelles Lernen und Datenanalyse kann KI riesige Informationsmengen analysieren und Muster erkennen, die für Menschen möglicherweise unbemerkt bleiben. Dies ermöglicht es uns, datengesteuertere und zuverlässigere Vorhersagen darüber zu treffen, wann und wo Katastrophen wahrscheinlich sind, und so proaktive Maßnahmen zu ergreifen, um ihre Auswirkungen abzumildern. Einschränkungen traditioneller Katastrophenmanagementsysteme Herkömmliche Katastrophenmanagementsysteme stützen sich stark auf vordefinierte Regeln, statistische Modelle und menschliches Fachwissen, sie haben Schwierigkeiten mit der Verarbeitung großer bzw. vielfältiger Datenströme und der Berücksichtigung komplexer Variableninteraktionen. Zudem sind die bisher verwendeten, traditionellen Lösungen oft unzureichend. Während Satellitenbilder einen umfassenden Überblick bieten, fehlen ihnen aufgrund ihrer schnellen Dynamik und der begrenzten Häufigkeit von Standortansichten möglicherweise die für bestimmte Aufgaben erforderlichen feinen Details, z. B. für flache Erdrutsche oder die Beurteilung von Schäden an einzelnen Gebäuden. Geotechnische Ansätze unter Verwendung von Bohrlochneigungsmessern sind teuer, komplex und zeitaufwändig. KI-Systeme nutzen maschinelles Lernen, um automatisch aus riesigen Datensätzen, einschließlich Echtzeit-Sensordaten und Kamerabildern, zu lernen und so komplexe Muster zu erkennen, die für Menschen oder herkömmliche Modelle schwer zu erkennen sind. Allerdings stehen Katastrophenmanagementsysteme in Außenbereichen vor mehreren erheblichen Herausforderungen. Hier sind einige der kritischsten: Haltbarkeit und Umweltbeständigkeit: Outdoor-Ausrüstung muss robust genug sein, um rauen Bedingungen standzuhalten, einschließlich extremer Temperaturen, Regen, Wind, Staub und sogar Stößen durch umherfliegende Trümmer bei Katastrophen wie Waldbränden, Überschwemmungen oder Erdrutschen. Autonome und stabile Stromversorgung: Eine zuverlässige Stromversorgung ist von entscheidender Bedeutung, der Zugang zu Steckdosen im Freien kann jedoch eingeschränkt sein. In Katastrophengebieten kann es sogar zu großflächigen Stromausfällen kommen. Dies erfordert, dass das System mit einem Stromgenerator oder Solarpaneelen autark ist, die jeweils Einschränkungen bei der Stromspeicherung und Energiegewinnung haben. Darüber hinaus können Spannungsschwankungen, die durch unvorhersehbare Stromquellen verursacht werden, wie z. B. beschädigte Stromnetze, temporäre Generatoren oder Solarmodule mit variabler Leistung je nach Sonneneinstrahlung, den Betrieb des Systems ebenfalls stören. Robuste Konnektivität und Datenübertragung: In Außenumgebungen kann es aufgrund von Faktoren wie Geländehindernissen, Wetterbedingungen oder der bloßen Entfernung zur Kommunikationsinfrastruktur zu zeitweiligen oder eingeschränkten Netzwerkverbindungen kommen. Dies kann zu Störungen bei der Datenübertragung und potenziellem Datenverlust führen, was sich negativ auf die Genauigkeit und Aktualität des Katastrophenmanagements auswirken kann. Anwendungsbeispiel  In einem Outdoor-Katastrophenmanagementsystem wird ein Edge-KI-Computer typischerweise auf Stangen montiert, die in der Nähe der Datenerfassungssensoren aufgestellt sind. Das vorgeschlagene System basiert auf einem Photovoltaik-Strom- und Ladesystem geeigneter Größe und einer drahtlosen HyperLAN-Konnektivitätsinfrastruktur, die ebenfalls vollständig mit Batterien und Solarmodulen betrieben wird. Der ATC 3750-IP7-6C von NEXCOM ist ein robustes Edge-KI-Computing-System, das speziell für KI-gestützte Katastrophenmanagement-Anwendungen entwickelt wurde und sich durch außergewöhnliche Rechenleistung, nahtlose Sensorintegration und robuste Konnektivität auszeichnet. Der ATC 3750-IP7-6C wurde für den Einsatz unter härtesten Bedingungen entwickelt und ist für den Einsatz in anspruchsvollen Außenumgebungen konzipiert. Er ist mit IP67 zertifiziert. Mit einem breiten Betriebstemperaturbereich (-20 °C bis 70 °C), Vibrations- und Schockfestigkeit gemäß MIL-STD-810-Standards und einem 9–36 V DC-IN-Stromeingang kann diese robuste Edge-KI-Computing-Plattform in vielen Ländern eingesetzt werden Auch an abgelegenen Standorten sind sie einsetzbar und funktionieren auch unter extremen Bedingungen zuverlässig. Im Kern wird der ATC 3750-IP7-6C vom NVIDIA® Jetson AGX Orin™ angetrieben, einem Kraftpaket, das bis zu 200/275 (INT8) TOPS an KI-Verarbeitungsleistung liefern kann. Dies ermöglicht es dem System, selbst die rechenintensivsten KI-Modelle und Algorithmen zu verarbeiten, die für Katastrophenmanagement-Aufgaben erforderlich sind, und diese KI-Workloads am Rande für Echtzeitanalysen und Entscheidungsfindung auszuführen, ohne auf Remote-Server angewiesen zu sein.  ATC 3750-IP7-6C Vorderseite  ATC 3750-IP7-6C Rückseite Einer der Hauptvorteile des ATC 3750-IP7-6C ist seine Fähigkeit, sich nahtlos in eine Vielzahl von Umgebungssensoren zu integrieren. Mit verschiedenen I/O-Ports, einschließlich serieller und digitaler I/O, kann das System Daten von im Feld eingesetzten Sensoren sammeln und so den nötigen Input für KI-Modelle liefern, die mit der Erkennung von Frühwarnzeichen potenzieller Katastrophen beauftragt sind. Die Sensoren werden im gesamten Katastrophengebiet eingesetzt, um Umweltdaten wie Temperatur, Windgeschwindigkeit, Luftqualität, Wasserstände oder Bodenbewegungen zu erfassen. Sie können auch IP-Kameras zur visuellen Überwachung umfassen. Diese Netzwerke verbinden die Sensoren und übertragen ihre Daten entweder drahtlos oder über Kabel an einen zentralen Hub. Low-Power Wide-Area Networks (LPWAN) erfreuen sich aufgrund ihres geringen Stromverbrauchs und ihrer Reichweitenfähigkeit, die in Katastrophenszenarien von entscheidender Bedeutung ist, immer größerer Beliebtheit. Der ATC-3750-IP7-6C bietet eine umfassende Suite an Kommunikationsoptionen, darunter Gigabit-Ethernet (mit PoE+-Unterstützung), Wi-Fi 5/6, Mobilfunk (LTE/5G) und GNSS-Funktionen. Dies gewährleistet eine nahtlose Datenübertragung und Situationserkennung und ermöglicht eine effektive Koordination mit anderen Behörden oder Reaktionsteams. Kontinuierlich verfeinerte KI-Modelle liefern probabilistische Prognosen und ermöglichen eine Echtzeitüberwachung zur frühzeitigen Katastrophenerkennung. Durch die Nutzung fortschrittlicher Techniken wie Deep Learning kann KI hochkomplexe, nichtlineare Systeme wie Wettermuster oder Waldbrandverhalten effektiver modellieren, was möglicherweise zu zuverlässigeren, rechtzeitigeren Warnungen und tieferen Einblicken in die zugrunde liegenden Katastrophenrisiken führt. Produkteigenschaften Advanced Telematics Computer 3750-IP7-6C
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