EP-200Q-EVKとMLOpsで加速するエッジAI開発

エッジAIの実用化には、プロセッサの処理能力やメモリ容量といったハードウェア資源の制約が常に伴います。また、ラボ環境のデータと実環境のデータの乖離（照明、ノイズ、設置環境の差）が、推論精度の低下を招く大きな要因となります。

エッジAI実装の最短ルート
EP-200Q-EVKとEdge Impulseで加速する次世代開発

エッジAIデバイスを製品化する際、AIモデルの準備という観点から避けては通れないいくつかの重要な課題が存在します。

エッジデバイスにおけるAI推論の課題と解決策

なぜエッジAIの実装は難しいのか？

リソース制約プロセッサとメモリの物理的限界による推論速度の低下。

データの乖離ラボ用の清浄なデータと、ノイズの多い現場環境のギャップ。

運用の断絶デプロイ後のモデル劣化と更新プロセスの複雑さ。

エッジAIの実用化には、プロセッサの処理能力やメモリ容量といったハードウェア資源の制約が常に伴います。
また、ラボ環境のデータと実環境のデータの乖離（照明、ノイズ、設置環境の差）が、推論精度の低下を招く大きな要因となります。

EP-200Q-EVKとEdge Impulseを使うことにより、以下の技術的アプローチでこれらの課題を解決します。

どのようにして実用レベルのAIを実現するか

ターゲットの絞り込み
検出対象をユースケースに合わせて限定することで、モデルサイズを抑えつつ、高い精度と低遅延な推論を両立させます

実環境データ
デバイスが実際に設置される現場のセンサーデータを直接収集・学習に取り込むことで、実運用における信頼性を最大化します

Edge Impulseが提供するMLOpsプラットフォーム
データの自動ラベル付けから、NPUを最大限に活用するためのモデル量子化、デプロイ、そして運用後の再学習までをシームレスにつなぎ、AIモデルの鮮度と精度を持続可能なものにします

Edge Impulseが提供する MLOpsによる開発サイクルの自動化

Edge Impulseが提供するMLOps（機械学習オペレーション）プラットフォームを活用することで、AIモデルのライフサイクル全体を効率化します。

・AI支援によるデータ準備:
ビデオ動画からの画像切り出しや、AIによる自動ラベル付け機能により、膨大なデータ準備にかかる工数を大幅に削減します。

・NPUへの最適化デプロイ:
EP-200Qに搭載されたQualcomm® QCS6490の NPU（プロセッサ）性能をフルに引き出す「量子化モデル」を自動生成。
低遅延で高速な推論処理をデバイス上で実現します。

Edge Impulseによる現場データに基づく再学習サイクル