DELTA COMPONENTS • News #214 / 16.05.2024 Zur Produktseite "KI-Automotive Box-PC"

KI entwickelt sich zum Game-Changer im Katastrophenmanagement: Von Reaktiv zu Proaktiv   DELTA COMPONENTS

ATC 3750-IP7-6C
Im Laufe der Geschichte war die Menschheit stĂ€ndig mit der Bedrohung durch Naturkatastrophen wie Erdbeben, WirbelstĂŒrme, WaldbrĂ€nde und Überschwemmungen konfrontiert, die das Potenzial hatten, weitreichende Zerstörungen und den Verlust von Menschenleben zu verursachen. Allerdings lĂ€utet der Bereich der kĂŒnstlichen 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 verĂ€ndern. Durch den Einsatz von Algorithmen fĂŒr maschinelles Lernen und Datenanalyse kann KI riesige Informationsmengen analysieren und Muster erkennen, die fĂŒr Menschen möglicherweise unbemerkt bleiben. Dies ermöglicht es uns, datengesteuertere und zuverlĂ€ssigere Vorhersagen darĂŒber zu treffen, wann und wo Katastrophen wahrscheinlich sind, und so proaktive Maßnahmen zu ergreifen, um ihre Auswirkungen abzumildern.

EinschrÀnkungen traditioneller Katastrophenmanagementsysteme

Herkömmliche Katastrophenmanagementsysteme stĂŒtzen sich stark auf vordefinierte Regeln, statistische Modelle und menschliches Fachwissen, sie haben Schwierigkeiten mit der Verarbeitung großer bzw. vielfĂ€ltiger Datenströme und der BerĂŒcksichtigung komplexer Variableninteraktionen. Zudem sind die bisher verwendeten, traditionellen Lösungen oft unzureichend. WĂ€hrend Satellitenbilder einen umfassenden Überblick bieten, fehlen ihnen aufgrund ihrer schnellen Dynamik und der begrenzten HĂ€ufigkeit von Standortansichten möglicherweise die fĂŒr bestimmte Aufgaben erforderlichen feinen Details, z. B. fĂŒr flache Erdrutsche oder die Beurteilung von SchĂ€den an einzelnen GebĂ€uden. Geotechnische AnsĂ€tze unter Verwendung von Bohrlochneigungsmessern sind teuer, komplex und zeitaufwĂ€ndig. KI-Systeme nutzen maschinelles Lernen, um automatisch aus riesigen DatensĂ€tzen, einschließlich Echtzeit-Sensordaten und Kamerabildern, zu lernen und so komplexe Muster zu erkennen, die fĂŒr Menschen oder herkömmliche Modelle schwer zu erkennen sind. Allerdings stehen Katastrophenmanagementsysteme in Außenbereichen vor mehreren erheblichen Herausforderungen. Hier sind einige der kritischsten:

Haltbarkeit und UmweltbestÀndigkeit:

Outdoor-AusrĂŒstung muss robust genug sein, um rauen Bedingungen standzuhalten, einschließlich extremer Temperaturen, Regen, Wind, Staub und sogar StĂ¶ĂŸen durch umherfliegende TrĂŒmmer bei Katastrophen wie WaldbrĂ€nden, Überschwemmungen oder Erdrutschen.

Autonome und stabile Stromversorgung:

Eine zuverlĂ€ssige Stromversorgung ist von entscheidender Bedeutung, der Zugang zu Steckdosen im Freien kann jedoch eingeschrĂ€nkt sein. In Katastrophengebieten kann es sogar zu großflĂ€chigen StromausfĂ€llen kommen. Dies erfordert, dass das System mit einem Stromgenerator oder Solarpaneelen autark ist, die jeweils EinschrĂ€nkungen bei der Stromspeicherung und Energiegewinnung haben. DarĂŒber hinaus können Spannungsschwankungen, die durch unvorhersehbare Stromquellen verursacht werden, wie z. B. beschĂ€digte Stromnetze, temporĂ€re Generatoren oder Solarmodule mit variabler Leistung je nach Sonneneinstrahlung, den Betrieb des Systems ebenfalls stören.

Robuste KonnektivitĂ€t und DatenĂŒbertragung:

In Außenumgebungen kann es aufgrund von Faktoren wie GelĂ€ndehindernissen, Wetterbedingungen oder der bloßen Entfernung zur Kommunikationsinfrastruktur zu zeitweiligen oder eingeschrĂ€nkten Netzwerkverbindungen kommen. Dies kann zu Störungen bei der DatenĂŒbertragung und potenziellem Datenverlust fĂŒhren, was sich negativ auf die Genauigkeit und AktualitĂ€t des Katastrophenmanagements auswirken kann.

Anwendungsbeispiel
ATC 3750-IP7-6C
In einem Outdoor-Katastrophenmanagementsystem wird ein Edge-KI-Computer typischerweise auf Stangen montiert, die in der NĂ€he der Datenerfassungssensoren aufgestellt sind. Das vorgeschlagene System basiert auf einem Photovoltaik-Strom- und Ladesystem geeigneter GrĂ¶ĂŸe und einer drahtlosen HyperLAN-KonnektivitĂ€tsinfrastruktur, die ebenfalls vollstĂ€ndig mit Batterien und Solarmodulen betrieben wird. Der ATC 3750-IP7-6C von NEXCOM ist ein robustes Edge-KI-Computing-System, das speziell fĂŒr KI-gestĂŒtzte Katastrophenmanagement-Anwendungen entwickelt wurde und sich durch außergewöhnliche Rechenleistung, nahtlose Sensorintegration und robuste KonnektivitĂ€t auszeichnet.

Der ATC 3750-IP7-6C wurde fĂŒr den Einsatz unter hĂ€rtesten Bedingungen entwickelt und ist fĂŒr den Einsatz in anspruchsvollen Außenumgebungen konzipiert. Er ist mit IP67 zertifiziert. Mit einem breiten Betriebstemperaturbereich (-20 °C bis 70 °C), Vibrations- und Schockfestigkeit gemĂ€ĂŸ MIL-STD-810-Standards und einem 9–36 V DC-IN-Stromeingang kann diese robuste Edge-KI-Computing-Plattform in vielen LĂ€ndern eingesetzt werden Auch an abgelegenen Standorten sind sie einsetzbar und funktionieren auch unter extremen Bedingungen zuverlĂ€ssig. Im Kern wird der ATC 3750-IP7-6C vom NVIDIAÂź Jetson AGX Orinℱ 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 fĂŒr Katastrophenmanagement-Aufgaben erforderlich sind, und diese KI-Workloads am Rande fĂŒr Echtzeitanalysen und Entscheidungsfindung auszufĂŒhren, ohne auf Remote-Server angewiesen zu sein.

ATC 3750-IP7-6C Vorderseite
ATC 3750-IP7-6C Vorderseite

ATC 3750-IP7-6C RĂŒckseite
ATC 3750-IP7-6C RĂŒckseite

Einer der Hauptvorteile des ATC 3750-IP7-6C ist seine FĂ€higkeit, 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 fĂŒr KI-Modelle liefern, die mit der Erkennung von FrĂŒhwarnzeichen potenzieller Katastrophen beauftragt sind. Die Sensoren werden im gesamten Katastrophengebiet eingesetzt, um Umweltdaten wie Temperatur, Windgeschwindigkeit, LuftqualitĂ€t, WasserstĂ€nde oder Bodenbewegungen zu erfassen. Sie können auch IP-Kameras zur visuellen Überwachung umfassen. Diese Netzwerke verbinden die Sensoren und ĂŒbertragen ihre Daten entweder drahtlos oder ĂŒber Kabel an einen zentralen Hub. Low-Power Wide-Area Networks (LPWAN) erfreuen sich aufgrund ihres geringen Stromverbrauchs und ihrer ReichweitenfĂ€higkeit, die in Katastrophenszenarien von entscheidender Bedeutung ist, immer grĂ¶ĂŸerer Beliebtheit. Der ATC-3750-IP7-6C bietet eine umfassende Suite an Kommunikationsoptionen, darunter Gigabit-Ethernet (mit PoE+-UnterstĂŒtzung), Wi-Fi 5/6, Mobilfunk (LTE/5G) und GNSS-Funktionen. Dies gewĂ€hrleistet eine nahtlose DatenĂŒbertragung und Situationserkennung und ermöglicht eine effektive Koordination mit anderen Behörden oder Reaktionsteams.

Kontinuierlich verfeinerte KI-Modelle liefern probabilistische Prognosen und ermöglichen eine EchtzeitĂŒberwachung zur frĂŒhzeitigen Katastrophenerkennung. Durch die Nutzung fortschrittlicher Techniken wie Deep Learning kann KI hochkomplexe, nichtlineare Systeme wie Wettermuster oder Waldbrandverhalten effektiver modellieren, was möglicherweise zu zuverlĂ€ssigeren, rechtzeitigeren Warnungen und tieferen Einblicken in die zugrunde liegenden Katastrophenrisiken fĂŒhrt.

Produkteigenschaften Advanced Telematics Computer 3750-IP7-6C
  • Built-in NVIDIAÂź Jetson AGX Orinℱ SOM, up to 200/275 TOPS (INT8) performance
  • Designed to be IP67 rated, rugged, and compact
  • 6-port GbE PoE+ for IP CAM/LiDAR sensors, optional 1-port 10GbE
  • HEVC/H.265 hardware DECODE, supporting up to 7 x 4K30
  • Wide range operating temperature of -25°C~70°C
  • Ultra-speed PCIe 4.0 x4 NVMe SSD for data integrity
  • Expansible for GNSS, LTE/5G NR & Wi-Fi 5/6
  • 9~36VDC & 24V rail combined, ignition control & OCP/OVP for In-vehicle/Rail
  • NEXCOM Acceleration Linux (NAL) integrated w/ JetPack 5.1.1
  • Military standard of MIL-STD-810H for anti-vibration/shock
  • CE/FCC, UKCA, E-mark, EN50155 (EN50121-3-2, EN61373, OT3) certified

Bestellinformationen

PKBX5933ATC 3750-IP7-6C, NVIDIA JetsonAGX Orin SOM, 32GB LPDDR5
64GB eMMC, 6x PoE+, 2x USB 3.2, 2x RS232, 9~36VDC, IP67
   New!
PKBX5933-1ATC 3750-IP7-6C-64, NVIDIA JetsonAGX Orin SOM, 64GB LPDDR5
64GB eMMC, 6x PoE+, 2x USB 3.2, 2x RS232, 9~36VDC, IP67
   New!


Weitere Informationen, Bilder und Datenblätter finden Sie auf den jeweiligen Produktseiten:

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