酪農業は、家畜を管理し、農場経営を最適化する上で大きな課題に直面しています。主なハードルは、牛の正確なモニタリングであり、識別、健康状態、乳量、食品のバイオセキュリティの正確な記録管理を複雑にしています。現在のデータ収集と分析は手作業に頼っており、タイムリーな追跡とデータに基づいた意思決定を妨げています。リアルタイムのデータと見通しの欠如は、潜在的な浪費につながり、牛の繁殖と生産性に悪影響を与えます。これらの課題に対処するには、革新的なソリューションが必要であり、IoTゲートウェイはこのような業界の進歩に有望なアプローチです。NEXCOMのNDiS B560Sは、スリムな組込み型ファンレスコンピュータで、包括的なスマートファーミングソリューションを提供します。電子タグと視覚的な牛のタグを統合し、正確なモニタリング、自動データ収集、栄養分析、最適なリソースの割り当てを可能にしています。   Intel® Core ™ i5-8500T プロセッサを搭載したNDiS B560Sファンレスコンピュータは、シームレスな接続性を提供し、個々の牛の正確な識別と追跡を通じて、牛の健康とパフォーマンスを効果的に向上させます。このシステムは、繁殖記録、健康指標、ミルクの生産量に関するリアルタイムのデータアクセスを容易にし、スマートファーミングのための栄養摂取、繁殖戦略、必要な獣医介入について、十分な情報に基づいた意思決定を行うための重要な情報をオペレーターに提供します。   また、このIoTゲートウェイは、M.2 を介して温度・湿度センサを搭載しており、環境条件の予期的な監視を可能にすることで、熱へのストレスや、牛の健康に対するその他の潜在的な悪影響に関わるリスクを軽減します。LANとWi-Fi機能を統合し、直感的なタッチHMIインターフェースを備えているため、オペレーターは、酪農場のさまざまな側面を遠隔で監視・制御することができます。RFIDタグからのリアルタイムデータにアクセスし、即座にアラートを受け取り、どこからでも情報に基づいた意思決定を行うことができるため、効率性と柔軟性が大幅に向上します。   革新的なNDiS B560Sファンレスコンピュータと牛のタグを活用することで、酪農場はオペレーションに革命を起こし、家畜データを認証し、従来の紙の記録に伴う人的ミスをなくすことができます。この高度なトレーサビリティ・ソリューションは、食品の安全性、規制の効率性、資源配分などを改善します   ソリューションアーキテクチャ     製品の主な特長   Support 8/9th Gen Intel® Core™ i3/i5/i7 LGA socket type embedded processor, up to 35W Intel® H310 Intel® integrated UHD 630 graphic engine Support 2 independent 4K2K 60Hz display output Compact and slim design (H: 39mm) Support 1 x 2.5” SATA HDD 2 x HDMI 2.0, 4 x USB 3.0, 2 x USB 2.0, 2 x GbE LAN, 4 x COM, 1 x Line-out, 1 x Mic-in Support M.2 Key B/E/M Fanless design

The Background The highway electronic toll collection (ETC) is an important part of modern transportation and can effectively improve vehicle traffic efficiency. The advanced ETC system, combined with real-time vehicle identification and blacklist monitoring functions, assists the police in tracking down vehicle theft and other illegal activities. The solution combines powerful edge computing, high-speed data processing and reliable device connectivity to ensure seamless operation under harsh highway conditions.   Solution Overview The ETC system was built using Neu-X302-Q as the main computing device and NDiS B561-PoE to control the ETC gate and also capture the images through PoE camera. These devices collaborated to deliver robust, real-time data analysis, enabling effective toll management and monitoring.   Neu-X302-Q The Neu-X302-Q served as the main computing platform for processing vehicle data, running blacklist comparisons, and triggering alerts for unauthorized vehicles. Its fanless design, Intel® 8th/9th Core™ processor, and high I/O expandability made it ideal for 24/7 operation in harsh roadside environments. The device handled large-scale data communication and ensured minimal latency, critical for real-time ETC operations.   NDiS B561-PoE The NDiS B561-PoE, powered by Intel® 12th Gen Intel® Core™ processor, not only to controls the ETC gate but also captures images of vehicles passing though ETC lane and immediately communicates with the Neu-X302-Q to process the data. Its advanced graphics support allowed seamless real-time visualization, and the PoE functionality significantly reduced wiring complexity by delivering both data and power through a single cable. Its rugged design ensured uninterrupted operations in extreme conditions.   Overall, the deployment of Neu-X302-Q and NDiS B561-PoE revolutionized the highway ETC system, enabling accurate, high-speed toll processing and offering better control over vehicles that attempt to evade tolls or engage in illegal activities. The Neu-X302-Q and NDiS B561-PoE industrial-grade computing devices can transform highway toll collection, paving the way for smarter and safer road infrastructures.   Application Diagram    

ロンドンの賑やかなテムズ川沿いには、洗練されたデジタルトーテムが静かな案内役として立ち並び、訪れる人々を迎えています。これらのモダンな案内板は、リアルタイムの船のスケジュールや天気情報、地域の詳細情報を表示し、リバーサイドでの体験一新しています。このスマートシティの進化の中心にあるのが、NEXCOMの強力なNeu-X102-N50 であり、これら革新的な情報ハブを支える原動力です。   これらの革新的な情報トーテムは、市内のウォーターフロントの観光地全体で、観光客の体験に革命をもたらしています。その外観は地域の美観に合わせて異なるものの、中核を担うのは、NEXCOMの強力なエッジコンピューティングシステム、Neu-X102-N50です。   これらのトーテムの中心には、屋外用途向けに特化した優れた技術が組み込まれています。Neu-X102-N50 は、Intel® Processor N50と最大16GB のRAMを搭載しており、厳しい環境でもスムーズなパフォーマンスを実現します。また、-5° C～50° Cまでの動作温度範囲に対応しており、多様な気候条件でも適応可能です。   Neu-X102-N50 の卓越した技術力は、プロセッサにとどまりません。最大2つのHDMIポートをサポートし、鮮やかなコンテンツを再生して、人目を引くビジュアルで観光客を引き付け、情報を伝えることができます。更に、M.2およびmPCIeスロットを備え、ストレージの拡張やLTEおよびWi-Fi 6 機能に対応し、リッチコンテンツの保存と超高速ワイヤレス接続を実現します。これらの機能により、トーテムは、高い利用者数を誇るエリアでも容易に対応できる、包括的な情報ハブとして機能します。   観光客は、鮮やかな32インチのタッチスクリーンディスプレイを通じて、スケジュールや天気情報以外にも豊富な情報にアクセスできます。地元の観光スポットやおすすめの飲食店、さらにはリアルタイムの大気質データまで、指先ひとつで確認できます。このエッジコンピューティングシステムは、デュアル2.5GbE LANポートと4G LTE接続を備えており、常に最新の情報を提供します。また、USB光センサとCOMポートを通じて、明るさを自動調整することができ、さまざまな光の条件下でも情報を読み取り易くするとともに、システムの省エネにも貢献しており、現代の都市の持続可能性の目標にも合致した設計が実現されています。   トーテムのオペレーターにとって、リモート管理機能は重要な要素です。LANやLTEを通じて、コンテンツの更新やシステムのメンテナンスを行うことができるため、運用コストを大幅に削減し、効率的な管理を行うことができます。   これらのエッジコンピューティングシステムは、観光客の体験を向上させるだけでなく、都市計画や観光管理に役立つ貴重なデータインサイトを提供します。Neu-X102-N50は、USB 3.2の帯域幅ポートに接続したカメラにより、データのスムーズな取り込みと伝送を可能にし、観光客の流れをリアルタイムでモニタリング・分析します。この高度な機能により、都市計画担当者や観光関係者は、リソース配分の最適化や都市のモビリティ向上のための情報に基づいた意思決定を行うことができ、観光客や地元住民の体験をシームレスかつ快適なものにします。   Neu-X102-N50は、都市の景観に自然に溶け込みながら、観光客や地元住民にとって不可欠なサービスを提供する、スマートシティ技術の大きな進歩を象徴しています。都市のより多くのエリアがこの技術を採用するにつれて、観光地との関わり方や、その行動に変革がもたらされ、訪れる人々が、情報をうまく活用しながら、より積極的に豊かな体験ができる、新時代の都市観光の到来が期待されます   ソリューションアーキテクチャ  

賑やかな大都市バンコク（タイ）は、豊かな文化と経済的活力の象徴である一方、東南アジアの他の新興都市と同様、その成長は交通渋滞というかつてない課題をもたらしました。約500か所に設置されていた信号機は、多くの地域で、まだタイマーで制御されており、実際の交通状況には対応していませんでした。   タイ政府は、道路状況を最適化し、都市交通計画を強化するために、現在の都市の交通管理システムにAIを統合する「タイ4.0プロジェクト」を開始しました。   NEXCOMのソリューション AIEdge-X®500 のLANポートは、交差点に設置されたCCTV（Closed-Circuit Television：防犯・監視）交通カメラに接続され、制限速度を超過したり、許可なく超えてはならない区画線を越えた交通違反者や、駐車禁止区域に車を駐車した違反者を捕まえるために、録画とナンバープレート認識を実行しています。   その上で、市行政と交通政策・計画局は、交通管理モデルを開発、AIを使って各時間帯の交通渋滞を推定し、例えば、交通量に合わせて信号機を調整するなど、ボトルネックを分析して、リアルタイムで解決策を打ち出しています。   NEXCOM の AIEdge-X®500は、0℃～45℃の温度範囲と10％～90％の湿度範囲で効率的に動作し、亜熱帯気候の特徴である高温多湿という厳しい条件下でも、その優れた性能を発揮、交通信号制御箱にシームレスに統合されています。   第8/9世代Intel ®Core™プロセッサ搭載のAIEdge-X®500は、大容量ストレージや周辺機器、内蔵デバイスをサポートした最大限のグラフィック処理能力の統合により、画像処理/ 最適化から機械/深層学習、マシンビジョンまで、産業用AI の要件を効果的に満たします。   AIEdge-X®500 エッジAIコンピューティング・ソリューションは、バンコクの交通管理を促進し、市内の交通違反を削減するために、今後2～3年で他の100カ所に展開される予定です。   ソリューションアーキテクチャ  

NEXCOM Servers Provide Edge Video AI Analytics and Processing Intel® Edge Video Infrastructure reference design provides smart city edge video processing running on NEXCOM NSA 7160R; tests of the solution show it meets Intel® EVI performance metrics for AI and storage performance. Intel® Network Builders Community partner, NEXCOM has tested the Intel EVI 2.0 software (that is included in the Intel EVI reference design) on its NSA 7160R, a powerful three-in-one server equipped with dual 4th Gen Intel® Xeon® Scalable processors for high performance video processingand AI inference, high-bandwidth LAN modules, and a high-capacity NVMe storage module. The test results used Intel EVI 2.0 test protocols to examine the throughput of NSA 7160R across four workloads that are important for the performance of computer vision applications: Image/Video Storage and Retrieval AI Inferencing (Image/Video) Feature Matching Clustering As the tests in this paper will show, the NEXCOM NSA 7160R with the Intel EVI reference design creates a system that is capable of efficiently processing edge video server workloads. The solution brief was created by Intel® Corporation. To read the full story, please download the PDF. 

  Background Hong Kong's railway system epitomizes efficiency and connectivity in urban transit. It serves as the city's arterial network, efficiently carrying millions of commuters daily. Renowned for its punctuality and reliability, the railway system stands as a model for urban transportation globally. Connecting diverse districts, blending residential, commercial, and cultural landscapes, its importance as an infrastructural backbone is undeniable. With this tremendous responsibility, ensuring the safety of railway infrastructures and operations is of utmost importance.   Challenge All types of transportation infrastructure, including highways, railways and subways, have one thing in common: they face critical challenges in operationalizing data across safety, maintenance efficiency and always-on security. Maximizing safety while minimizing maintenance costs is a massive challenge for any transit authority. In particular, let’s delve into operational safety. Manual inspections can take up to 10 times longer than machine inspections; it is both labour intensive and compromises accuracy. Inclement weather conditions, such as wind, rain and darkness, can further complicate manual inspections. Extreme precipitation events have become more frequent in Hong Kong. The hourly rainfall record was broken several times in the last few decades. In consequence, the inspections often fail to monitor the safety of operating tracks. For instance, vegetation intrusion or railway tracks shift can lead to derailments. Hundreds of incidents occur annually due to undetected infrastructure defects, vegetation and landslides. Unplanned disruptions result in an average of 300 hours of operations lost per year across these sectors. Traditional camera infrastructure and IP cameras often lack depth perception for accurate monitoring. Satellite imagery doesn’t have enough precision and is highly dependent on weather and satellite availability. Aerial monitoring is costly, with airspace regulation issues and the requirement for experienced pilots.   Solutions Advanced computing and AI are the path forward, covering tasks from image processing and optimization to machine and deep learning, as well as machine vision and object recognition for safety applications, including collision avoidance. NEXCOM, an NVIDIA NPN partner and Metropolis partner, in partnership with Kodifly (https://www.kodifly.com/), an NVIDIA Inception partner, a Hong Kong based spatial intelligence company, deployed the Intelligent Railway Infrastructure System (IRIS), assisting Hong Kong Railways in efficient and safe infrastructure management. NEXCOM’s product, ATC 3750-A6CR, a robust edge AI railway computer featuring the NVIDIA® Jetson AGX Orin™ system-on-module, connects high-resolution cameras and LiDAR sensors by PoE LAN ports as the image and Point Cloud Data (PCD) inputs for machine vision.     Additionally, NEXCOM offers a comprehensive software service called NEXCOM Accelerator Linux (NAL), integrating the NVIDIA JetPack™ 5.1.1 software development kit, Ubuntu 20.04, an onboard MCU library, and custom-made peripheral I/O functionality drivers. It provides developers with efficient control of the hardware and NVIDIA® Jetson™ system-on-modules through APIs, sample code, and I/O utility, facilitating a seamless solution to accelerate customers’ APP developments. The stable software architecture of NAL made it easy for software vendors to extract train information and develop programmes, allowing their software to successfully interface with the ATC 3750 and meet the requirements of this project.   IRIS, the infrastructure monitoring system, is powered by SpatialSense, a LiDAR and Camera scanner that can be mounted on any moving vehicle. The SpatialSense and processing device are installed on the train, surveying the railway infrastructure, capturing precise details, and creating a digital twin. The software analyses the railway circuit and helps to identify potential concerns, such as intrusions, obstacles or the growth of trees that can cause disruption of service on the tracks. The exact location of potentially hazardous instances is pinpointed directly on the 3D map in an intuitive web application. Staff from the control centre can view the alert in real time and immediately rectify the risk, such as by removing trees or repairing rails. This solution can also be used by railway operators to schedule maintenance and troubleshoot problems, helping to prevent accidents.   4 Steps of how Intelligent Railway Infrastructure System (IRIS) works     Moreover, this mobile computer facilitates real-time information monitoring by integrating LiDARs, IP cameras or mmWave radar. It provides essential functionalities such as driving and braking control, collision protection, people counting, traffic light detection, railway ballast bed monitoring, railway station monitoring and anonymized monitoring of drivers’ physiological states. These features aim to enhance safety in rolling stock applications.   The railway SKUs for ATC 3750-A6CR, along with the optional power isolation kit VTK PWA series, provide complete power protection. They hold the EN 50155 certification and are equipped with an M12 X-coded connector to prevent wire detachment. In such a complex environment that’s exposed to natural elements, a ruggedized solution is required. Equipped with passive cooling and an optional fan kit for hybrid cooling, the ATC 3750-A6CR can effectively dissipate heat over a wide temperature range in harsh environments. These features enable high-speed data processing, efficient operations and excellent connectivity, facilitating real-time obstacle detection for collision avoidance. NEXCOM plays a crucial role in unfenced environments by detecting and eliminating blind spots, where unexpected obstacles like animals or plants may enter, minimizing accidents, damages, deaths and delays while maintaining transportation volume and revenue.   Benefit and Result   Improved Inspection Efficiency By employing the AI solution, the public transportation network can reduce the impact of uncontrollable factors such as weather and labour shortages, significantly lowering costs and improving inspection efficiency.   Improved Prediction Accuracy Compared to traditional optical sensors, LiDAR can accurately detect the distance, location and shape of objects, collecting data from a wider range by emitting lasers in all directions. In this case, it is crucial to effectively and accurately identify the location of trees and whether surrounding objects will obstruct the train’s path.   Reduced Maintenance Costs According to the reports by the public transportation network and the Federal Railroad Administration, Hong Kong will spend $65 billion on railway asset maintenance and renewal in the next five years. By switching from breakdown maintenance to preventive maintenance, the AI monitoring solution enables substantial savings.   The smart transportation solution, built using NEXCOM’s ATC 3750-A6CR and Intelligent Railway Infrastructure System (IRIS), is a game-changing platform revolutionizing the transportation industry. The platform provides efficient, cost-effective and safe solutions, and has been widely adopted across numerous vertical markets. It contributes to new standards for innovation and technological advancement in the transportation sector.

はじめに NEXCOMの顧客である、この台湾最大手の鉄鋼メーカーの主要製品は、厚板、棒鋼、電気鉄鋼コイル、溶融亜鉛めっきコイルなどです。同社が出荷する鉄鋼は、1本あたり数十トンにもなります。これらの"重い"荷物は、EOT（ Electric Overhead Travelling：自動天井）クレーンと呼ばれる、重量物を吊り上げて運搬を行う重機によって、運搬、加工、出荷されます。EOTクレーンは、工場のエリア内を水平および垂直に移動することで、鉄鋼コイルを吊り上げ、所定の位置まで運搬でき、スケジュールを管理しながら、数千トンの鉄鋼コイルを、工場や倉庫内外に搬送しています。   テクノロジー要件 EOTクレーンの操作には、以前は人手が必要でした。オペレーターは天井から吊り下げられた運転席に乗り込み、鉄鋼コイルの吊り上げと運搬を制御していました。しかし、この環境は高温で危険を伴います。さらに、人間のオペレーターには労働時間に制限があり、少なくとも4時間の休憩が必要です。 ひとたびEOTクレーンが故障すると、生産ライン全体が完全に停止し、数百万ドルの損失を招く可能性があります。手動による点検は定期的なメンテナンスを必要とし、現場の環境は非常に過酷です。人々が測定のために頻繁に現場に出向くことは、安全上のリスクがあります。   NEXCOMのソリューション Machine Vision Analyzer: NISE 3910E     これらの課題を克服するために、この製鉄会社は無人操作による自動EOTクレーンシステムを開発しました。このシステムは、PoEカメラ、3Dスキャナ、マシンビジョン（AI/MLアルゴリズム）と通信のための産業コンピュータ、PLC、HMIで構成されています。 EOTクレーンに搭載されたNISE 3900Eは、さまざまな環境の課題に対して優れた耐環境性能を提供します。特に、広温度範囲、衝撃、振動に対応できるよう設計されており、環境条件が過酷で運用の重要性が非常に高い、鉄鋼メーカーの倉庫に適しています。COMポートの絶縁設計により、NISE 3900Eは過酷な環境下でのサージを防ぎ、システムの信頼性を高めます。 無人のEOTクレーンを構築するためには、クレーンにマシンビジョンが必要です。鉄鋼メーカーは、オペレーターの視覚情報を、コンピュータを通じて論理的な制御コマンドに変換し、クレーン自身が解釈して実行することを試みました。NISE 3900E は、第8/9世代のIntel® Core™プロセッサを搭載し、マシンビジョンの画像入力として、PoEポートを介して高解像度カメラと3Dスキャナを統合し、PCIeスロットに搭載したGPUカードによって、グラフィックス処理性能を最大化して、画像処理・最適化から、機械・深層学習、マシンビジョンや物体認識まで、AI対応の産業用PCは、産業分野で求められるAI機能をしっかりサポートします。 さらに、NEXCOMは包括的なソフトウェアサービス「OT-X」を提供しています。これは、x86プラットフォーム上で動作し、OTとIoTを統合したゲートウェイとして使用できる、強力な新しい組み込みIoT OSで、OPC UAをサポートしています。産業用コンピューターを簡単にソフトウェアコンポーネントに変換できます。クラウドからエッジまで直感的なDockerイメージの展開が可能になり、OTおよびAIアプリケーション向けのマイクロサービスを容易に拡張できます。 無人のEOTクレーンに取り付けられた高解像度カメラが、トレーラープラットフォームの二次元画像を撮影します。一方、3Dスキャナは、二次元画像に基づいて、垂直方向の座標を再構築し、無人EOTクレーンの制御に必要な三次元データを提供します。この開発により、コンピュータビジョン技術が大幅に向上しました。これらの画像は、クレーンのオペレーターが使用するHMIに送信されます。オペレーターが画面上で鉄鋼コイルの保管位置を指定すると、制御コンピュータは、この保管位置を自動的に座標に変換し、その座標をEOTクレーンの制御システムに送信して吊り上げを実行します。 鉄鋼コイルの保管スロットを正確に位置決めするためのマシンビジョンシステムに加え、同社はさまざまなインテリジェントな物流関連技術も開発しました。これには、吊り上げスケジュールの最適化、AIを用いた最適な吊り上げ経路の計算、無人倉庫における順番待ちの最適化システムの構築などが含まれます。このシステムは、操作時間を正確に予測することができるため、ドライバーは最適なタイミングで倉庫に到着し、積み下ろし作業を行うことができます。 さらに、この鉄鋼メーカーは、数十万もの鉄鋼コイルが倉庫に出入りするプロセスを分析することで、倉庫管理システムに、効率的な保管場所を予測する機能を追加しました。これにより、各鉄鋼コイルの吊り上げ作業を最小限に抑え、最短の距離で効率よく操作できるようになりました。 吊り上げ操作中には、同社が設計した多機能なスマートリフティングクランプが、コイルの識別、コイルの中心の検出、鉄鋼コイルの正確な吊り上げと運搬を行います。また、このクランプにはアクティブな安全保護機構が搭載されており、ディープラーニング（深層学習）技術を用いて、作業エリア内の人や障害物を自動的に識別し、接触を避けるように動作します。   導入によるメリット 1. 労働作業と管理の最小化:    無人EOTクレーンは、24時間連続して稼働することができます。この自動化システムは、すべての従業員が帰宅した深夜でも機能します。バックエンドの管理手法により、前夜に自動吊り上げ作業や在庫管理を行うこともできます。 2. オペレーションの最適化:    鉄鋼メーカーは、吊り上げ作業の完全自動化を達成した後、無人EOTクレーンシステムを、物流と情報フローの両方に接続し、追加の手動操作や管理の必要性を削減しました。例えば、EOTクレーンを物流情報と接続することで、翌日の出荷に必要なコイルを特定することができます。システムは前日の夜に自動的にコイルを並べ替え、必要なコイルを積込みベイの近くに移動させます。これにより、翌日の出荷の準備時間が短縮されます。 また、配送ドライバーが倉庫の外でチェックインする際、IDカードをスワイプし、ドライバーの身元と車両番号が確認されると、倉庫管理システムがミッションの詳細を受け取り、指定された鉄鋼コイルの吊り上げ作業を自動的に開始します。 3. ダウンタイムとメンテナンスコストの削減：無人EOTクレーンシステムは、モータ、ギア、ブレーキなどの重要なクレーン部品の状態を、継続的に監視することができます。これらの部品からのデータを分析することで、AIは部品の健康状態や性能を評価することができ、メンテナンスチームが適切なタイミングで介入して、重大な故障を回避することが可能になりました。AI はまた、クレーンの正常運転時の基準パターンを確立し、逸脱をフラグ付けすることで、クレーン操作の異常な動作を識別することもできます。クレーンの性能が基準から逸脱した場合、AIはアラートを発し、メンテナンスチームが潜在的な問題を調査して、問題が大きくなる前に対処することができます。 2018年の導入以来、このシステムは60,000回以上の搬送を行い、30万本以上の鉄鋼コイルを吊り上げました。最初のシステムの成功を受け、鉄鋼メーカーはその後、同じ倉庫に２つ目のシステムを導入しました。この倉庫は約2万トンの鉄鋼コイルを収容でき、2台の無人EOTクレーンにより、鉄鋼コイルの吊り上げ作業が完全に自動化されています。 自社利用にとどまらず、鉄鋼メーカーは、このシステムを海外の鉄鋼工場にも提供しています。2019年には12台のシステムを販売し、コロナ禍の2022年には、リモートで顧客のシステムの調整や導入支援を行いました。  

Limitations of Traditional Disaster Management Systems Throughout history, humanity has constantly faced the threat of natural disasters such as earthquakes, hurricanes, wildfires, and floods, which have the potential to cause extensive destruction, loss of life, and property damage. Traditional disaster management systems rely heavily on pre-defined rules, unvalidated statistical models, and human expertise and interaction, struggling to manage and process vast, diverse data streams and account for complex variables or unforeseen outcomes. There are several examples demonstrating how traditional solutions available up until now have fallen short. For example, while satellite images are able to provide a broad overview of an area, due to the insufficient frame rate of the high-speed camera, insufficient detail in the image resolution, and limited camera angles, they might lack the fine detail needed for certain tasks, such as detecting shallow landslides or assessing damage to individual buildings. Geotechnical approaches using borehole inclinometers are expensive, complex, and time-consuming. It is also impossible to conduct continuous monitoring, which is not in line with the principles of scale.   High-performance computing and IoT technologies are reducing disaster damage AI is changing the way disaster warnings are issued. AI, combined with IoT, edge computing, cameras, and sensors, is bringing about significant innovations in disaster prediction. By utilizing generative AI, deep learning, and machine learning algorithms to train on datasets from environmental sensors, environmental images, and disaster information, AI can learn about known disaster types and phenomena. Through trained models, it can identify potential disaster situations and signs that humans cannot directly find. In the early stages of disaster warning, it can identify the type, location, and time of potential disasters, and take proactive disaster prevention measures and actions to reduce the scope and impact of disasters.   Rugged edge AI computing platforms and IoT frameworks enable real-time AI disaster prediction and warning systems AI can extract features and set labels from historical disaster datasets (including real-time environmental sensor values, high-resolution camera image files, and disaster fact records) to train various disaster models and identify potential disaster situations that are difficult for humans or traditional models to identify through model inference. Edge AI computing platforms can collect data sources from on-site sensors and cameras in real time and use pre-trained models to infer and identify disaster precursors to meet the needs of complex AI visual applications while also shortening warning response times. Combined with IoT frameworks, disaster prediction systems can be flexibly deployed in distributed geographical locations. In addition, disaster prediction SaaS developed with cloud-native environments and containerization technologies makes it easier to deploy AI models, AI inference engines, and microservices to edge AI computing platforms, accelerating the auto-scaling of cloud-ground integrated applications. However, disaster management systems in outdoor environments face several significant challenges. Here are some of the most critical ones: Durability and Environmental Resilience: Outdoor equipment must be rugged enough to withstand harsh conditions, including extreme temperatures, rain, wind, dust, and even impacts from flying debris during disasters like wildfires, floods, or landslides. Power Autonomy and Instability: Reliable power is crucial, but access to outlets can be limited outdoors. Disaster zones might even experience widespread power outages. This necessitates the system to be self-sufficient with a power generator or solar panels, which have limitations on power storage and energy collection, respectively. Furthermore, the voltage fluctuations caused by unpredictable power sources, such as damaged electrical grids, temporary generators, or solar panels with variable output depending on sunlight, also can disrupt the system's operation. Robust Connectivity and Data Transmission: Outdoor environments may experience intermittent or limited network connectivity due to factors like terrain obstructions, weather conditions, or the sheer distance from communication infrastructure. This can lead to disruptions in data transmission and potential data loss, which can negatively impact the accuracy and timeliness of disaster management efforts.   System Architecture   NEXCOM's ATC 3750-IP7-6C is a rugged edge AI computing platform designed for harsh environments. In addition to its high-performance AI computing power, it also integrates wireless communication modules, a variety of wired communication interfaces, external environmental sensors, and high-speed cameras. Its tightly integrated mechanical design, high-airtight waterproof components, three-proof coating protection, vacuum airtightness, and submersion testing helps guarantee stable operation in harsh environments. Powered by the NVIDIA Jetson AGX Orin system-on-module that delivers up to 275 (INT8) TOPS of AI performance, the ATC 3750-IP7-6C edge AI computing platform comes with the containerized operating system NAL (NEXCOM Acceleration Linux). With the NVIDIA JetPack 6.0 upgrade, it also features new Jetson Platform Services, which add foundational and AI analytics services, generative AI capabilities, and multiple building blocks such as the Video Storage Toolkit (VST) and NVIDIA DeepStream software development kit. This simplify solution development for developers by eliminating the need for repetitive development on NVIDIA Jetson, empowering them to quickly assemble full-featured edge AI systems and manage edge AI applications. Through REST APIs, developers can easily access a variety of microservices, enabling the construction of unified cloud-to-edge vision AI applications. This functionality delivers the seamless replication of cloud-developed microservices and trained AI models to edge devices using IoT gateway and OTA functions. The alternative IoT OS for ATC 3750-IP7-6C is AIC OT-X. Bridging the gap between OT, IT, and IoT, AIC OT-X converges applications and microservices on edge devices. Industrial computers can be effortlessly transformed into software components. This powerful embedded IoT OS, compatible with x86 platforms, functions as an integrated OT and IoT gateway, supporting OPC UA. It empowers intuitive Docker image deployment from cloud to edge and effortlessly extends microservices for OT and AI applications. The API gateway acts as a central hub for monitoring software usage, providing valuable insights into the utilization of various software functions. This information can be used to optimize resource allocation and ensure the system operates at peak performance. VST and DeepStream SDK microservices streamline the management, analysis, and optimization of inference performance for data coming from cameras and sensors. Developers can create sophisticated disaster sign recognition applications utilizing multi-camera tracking and zero-shot detection techniques powered by generative AI from the cloud to the edge. One of the key advantages of the ATC 3750-IP7-6C is its ability to seamlessly integrate with a wide range of environmental sensors. With various I/O ports, including serial and digital I/O, as well as a CAN bus interface, the system can collect data from sensors deployed in the field, providing the necessary fuel for AI models tasked with detecting early warning signs of potential disasters. Through NAL's built-in hardware interfaces, developers can effortlessly access external sensors and peripheral devices using APIs. This intuitive approach simplifies the process of acquiring sensor data and controlling peripheral devices, allowing developers to focus on building innovative applications. The sensors are deployed throughout the disaster zone to collect environmental data like temperature, wind speed, air quality, water levels, or ground movement. It can also be connected to more peripherals such as GNSS, IP cameras, and IEEE 1588 signal receivers. Designed to withstand the harshest conditions, the ATC 3750-IP7-6C is built to operate in demanding outdoor environments; it is certified with the IP67 rating. With a wide operating temperature range (-20°C to 70°C), vibration and shock resistance that meets MIL-STD-810 standards, and a 9-36V DC-IN power input, this rugged-edge AI computing platform can be deployed in remote locations and continue functioning reliably, even in the face of extreme conditions. Environmental sensor data, geospatial imagery, and geographic information can be transmitted to data centers via wired and wireless connections. The ATC 3750-IP7-6C offers a comprehensive suite of communication options, including Gigabit Ethernet (with PoE+ support), Wi-Fi 5/6, cellular (LTE/5G), and GNSS capabilities. This ensures seamless data transmission and situational awareness, enabling effective coordination with other agencies or response teams. People use various AI algorithms to classify images of collected data based on whether they should be reviewed or acted upon — if so, an alert is sent out to a command center. Staff from the control center can view the alert in real time and immediately rectify the risk. The technology company continuously refines AI models, provides probabilistic forecasts, and enables real-time monitoring for early detection. With advanced techniques like deep learning, AI can more effectively model highly complex, non-linear systems like weather patterns or wildfire behavior, potentially leading to more reliable, timely warnings and deeper insights into underlying disaster risks.

はじめに 口密度の高い島国である台湾は、交通システムの管理において、特有の課題を抱えています。交通部の統計報告によると、台湾の自動車保有台数は2,300万台となり、これはほぼ１人１台という驚異的な台数です。交通量が多いため、道路上には常に自動車やバイクが走っており、交差点での赤信号無視や、歩行者の安全を脅かす違法行為など、潜在的な安全上の懸念が生じています。これらの課題に対処するには、台湾のすべての道路利用者の安全を確保するための効果的な戦略が必要です。   テクノロジー要件 台湾がこれまで交通違反の取り締まりに設置してきたカメラシステムには、以下のような制限がありました。 低解像度のカメラ: 特に雨の日や夜間などの低照度条件下では、画質が悪く、違反の正確な特定が困難。 非効率なファイル圧縮: ファイルサイズが大きくなり、処理能力に大きな負担がかかり、全体的な効率に影響。 カメラアングルの制限と判定基準の厳格さ: 色ベースの物体検出アルゴリズムであるCAMShift（Continuously Adaptive Mean Shift）は、交通違反の判定に一般的に使用されているが、標準バージョンの大きな欠点の１つは、背景（または近くの物体）が同じ色である場合、目的のターゲットを追跡できないことがある。 これらの制限は、台湾の交通監視機能の向上を求める、革新的なソリューションの必要性を浮き彫りにしています。   NEXCOMのソリューション     Solution Architecture   NEXCOMのTT 300-A3Qは、台北市と台中市の主要交差点の交通信号ボックスに設置されています。他の高性能製品と比較して、TT 300-A3Qのコンパクトなサイズは、限られたスペースにシームレスに統合でき、高温多湿という過酷な条件でも優れたパフォーマンスを発揮します。-5°C～55°Cの広い温度範囲と、10%～95%の湿度範囲で効率的に動作します。すべてのI/Oが前面に配置されており、メンテナンスと設置が容易な設計になっています。 TT 300-A3Qを監視カメラに接続し、データの記録とナンバープレート認識を行うことで、警察官は、スピード違反、赤信号無視、歩行者の通行妨害、駐車違反などの交通違反者を検挙しています。 第12 世代Intel® Core™ プロセッサを搭載したTT 300-A3Qは、最大のグラフィックス処理能力を発揮し、さまざまなストレージデバイス、周辺機器、内部コンポーネントとの接続をサポートします。これにより、画像処理と最適化、機械学習、ディープラーニング、マシンビジョンなどの産業用AIアプリケーションに効果的に対応することができます。AIアルゴリズムは、映像やセンサデータを高精度かつ高速で解析し、違反の判定における人的ミスを減らすことで、より公平な取り締まりと誤認による違反切符の削減につながります。 高解像度のカメラでは、増加したデータを送信するために、5GやUSB 3.2 Gen2のような高帯域幅かつ安定したインターフェースが必要ですが、TT 300-A3Qはこれらの要件にも対応しています。   導入によるメリット 今後、市政府は TT 300-A3Q エッジ AI コンピューティング システムを他の交差点に拡大する予定です。主な利点は次のとおりです。 1. .法執行の正確性の向上: これまで、交差点での交通違反の特定は、従来の方法（例：CamShiftアルゴリズム）を使用したカメラ撮影によって行われていました。しかし、同じ色の背景がある場合に目標を追跡することに限界があり、誤認や繰り返しの手動判断が生じることがありました。NEXCOM のTT 300-A3QエッジAIコンピューティングシステムを導入することで、ビデオ映像やセンサーデータの分析が高精度かつ高速で行われ、違反の特定における人為的な誤りの可能性が大幅に減少します。また、労働コストの削減や、警察署内の業務効率の向上にも寄与します。 2. 交通流の最適化: GPU向けの PCIe x16 スロットを搭載したNEXCOM TT 300A3QエッジAIコンピューティングシステムは、さまざまなソースからのリアルタイムの交通データを分析して、交通流を最適化できます。実際の交通流に基づいて信号のタイミングを調整することで、交通信号をリアルタイムで制御します。これにより、渋滞が緩和され、移動時間が短縮され、燃料消費量が減少します。また、現在の交通状況を考慮して、リアルタイムで代替ルートを提案することができ、遅延を最小限に抑え、ドライバーが予期しない障害を回避するのに役立ちます。  

毎年一貫して増加を見せる世界人口や、予期せぬパンデミックの発生に遭遇する中、自動化された国境管理ソリューションがこれまで以上に望まれています。現在、旅行者が目的地の国境に入国する際には、e ゲートでのパスポート、顔、指紋による生体認証とともに、AI 認識による本人確認プロセスを受けることができます。NEXCOM は、ファンレス・ビジュアルエッジコンピュータNDiS B561 を、空港や港湾に導入することに尽力しています。これらの導入により、効率とセキュリティを向上させながら、人件費を削減し、人々との接触を最小限に抑えることで、充実した旅行者体験につなげることが出来ます。   税関で使用されるNDiS B561 は、旅行者に直感的で便利な国境通過プロセスを提供します。オペレータはその設定により、3 台の4k2k 独立ディスプレイ用の最大3 つのHDMI ポートと、カメラ、指紋スキャナ、パスポートスキャナ、その他の周辺機器用に8 つのUSB 3.2 を要求することができます。このファンレス・ビジュアル・エッジ・コンピュータは、LAN、Wi-Fi 6E、4G、5G のいずれかを利用して、WAN 経由で国境管理システムに接続し、AI 認識技術により、カメラやスキャナから旅行者の身元を確認します。   第12 世代Intel® Core ™プロセッサ、Intel® 600 シリーズチップセット、Intel® UHD グラフィックス770 統合エンジンを搭載したNDiS B561 は、高速計算機能により、難易度の高いマルチメディアコンテンツやAI アプリケーションを難なく処理します。実用的なI/O、高速ワイヤレス技術、AI 認識、信頼できる技術サポートにより、直感的で信頼性の高い自動国境管理ソリューションを実現し、乗客の流れを大幅に最適化します。   顧客サービスを常に最優先事項のひとつと考えるNEXCOMにより、NDiS B561 のI/O とシャーシは、ユーザーのアプリケーョン要求に、完全に適合するようカスタマイズされています。I/O 以外にも、起動時にユーザーのロゴを表示して、ブランド認知を促進するための、BIOS のカスタマイズにも対応しています。NEXCOM のテクニカルサポートチームは、包括的なシステム検証を完了させるために、常にお客様をサポートします。NDiS B561 は、利便性と安全性を最大限に高め、すべての人に快適な旅を提供する、信頼性と効率性に優れた高性能ファンレスビジュアルエッジコンピュータです。   ソリューションアーキテクチャ     製品の主な特長 Support 12th Gen Intel® Core™ i9/i7/i5/i3 LGA socket type embedded processor, up to 35W Intel® Q670E Intel® integrated UHD graphic engine driven by Xe architecture Support 3 independent 4K2K@60Hz display output. HDMI 2.1 resolution supports up to 8K@60Hz 1 x HDMI 2.1, 2 x HDMI 2.0 8 x USB 3.2, 4 x COM 1 x GbE LAN, 2 x 2.5G GbE LAN (PoE for B561-PoE) Support M.2 Key B/E/M Support extended temperature -20~60°C (B561 only) Fanless design