AMD 、 JR 九州に AI を使用した新幹線線路の 点検ソリューションを提供

AMD Kria™ K26 SOM を搭載したビジョン AI ボックスがカメラ画像を高速処理し、線路点検をより効率的に。

AMD、AMD Kria™ K26 System-on-Module (SOM) を使用して線路点検を自動化していることを発表しました。この AI ベースのソリューションは、何マイルもの線路を歩いて点検する従来の方法とは異なり、点検速度、コスト、精度の向上により日本の厳しい鉄道安全要件を満たし、大幅な効率化を実現します。

JR 九州の新幹線は、 1,455 マイルを超える距離を最高速度 161 マイル/hで走行しているため、何よりも安全性を第一に、入念な線路点検を定期的に行う必要があります。

JR 九州は、効率や精度を高めるため、 Tokyo Artisan Intelligence (TAI) の AMD 搭載ソリューションを選択し、高速画像処理や高度な AI 機能を活用し、ボルトの緩みをはじめ、線路に関する様々な問題を検出・判定します。

JR 九州の新幹線部工務課課長代理の坂口和弘氏は、次の通り述べています。「 TAI と AMD の新しいソリューションにより、従来の線路点検の効率を向上させることができました。将来的に機能を拡張していくことで、点検効率のさらなる向上を期待しています」

線路点検ソリューションの中心には、時速 12 マイルで線路を点検する、カートに取り付けられたビジョンコンピューティングボックスです。このボックスには、前後のデータや画像を処理する AI エンハンス機能のために FPGA ベースのKria K26 SOM を使用した高速カメラを搭載しています。 Kria K26 SOM は、 DDR メモリ、不揮発性のストレージ デバイス、セキュリティ モジュール、およびアルミニウム製のヒートスプレッダを備えたカスタムビルドの AMD Zynq™ UltraScale+™ MPSoC を統合した、コンパクトで複数の要素と機能を 1 つにまとめた組み込みプラットフォームです。

TAI の共同創業者で CEO の中原啓貴氏は、次のように述べています。「今回、 AI がもたらした最も重要なメリットは、コスト削減と人員削減です。歩いて線路を点検する従来の方法をカートに置き換えることで、作業効率が飛躍的に向上しました」

AMD Kria SOM を搭載したソリューションへのプログラマビリティ、耐久性、組込み型知能は、 JR 九州の地域性や乗客のニーズなど、この地域特有の日々変化する状況や状態にも適応します。鉄道は自然環境の中に設置されるため、日々変化する自然条件に合わせて Kria SOM を更新できる能力は極めて重要であり、将来の投資にもつながります。

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