Der neue AI Rugged Computer RML A5AGX von Syslogic wurde für anspruchsvolle Sensor-Fusion- und Edge-AI-Anwendungen entwickelt. Sein vielseitiges Schnittstellenlayout ermöglicht die flexible Anbindung von Kameras sowie LiDAR- und Radarsensoren.
Mit der zunehmenden Verbreitung multimodaler KI und Sensorfusion steigen die Anforderungen an „Edge-Computing “-Plattformen. In autonomen Maschinen und mobilen Robotern verarbeiten Edge-Computer Daten aus einer Vielzahl von Sensoren und treffen daraus Entscheidungen. Dafür braucht es leistungsfähige Hardware-Plattformen, die nicht nur hohe KI-Rechenleistung bieten, sondern auch unterschiedlichste Sensorschnittstellen mit geringer Latenz unterstützen.
Der neue AI Rugged Computer RML A5AGX von Syslogic ist genau für diese Anforderungen ausgelegt. Dank eines umfangreichen Schnittstellenlayouts lassen sich Kameras, LiDAR-Systeme, Radar- und Fahrzeugsensoren direkt anbinden. Automotive Ethernet (Single Pair Ethernet), Gigabit Ethernet sowie weitere Hochgeschwindigkeitsschnittstellen schaffen die Grundlage für Sensor Fusion und Intelligent Vision direkt am Netzwerkrand.
Der doppelstöckige AI Rugged Computer RML A5AGX unterstützt bis zu vier Single-Pair-Ethernet-Schnittstellen (SPE). Diese speziell für Fahrzeuge entwickelte Ethernet-Technologie ermöglicht die latenzarme Anbindung moderner Kameras und weiterer Automotive-Sensoren mit Datenraten bis 1 Gbit/s.
Jede SPE-Schnittstelle verfügt über einen eigenen dedizierten Network Interface Controller (NIC). Dadurch lassen sich mehrere Sensorströme parallel und deterministisch verarbeiten. In Kombination mit Time-Sensitive Networking (TSN) eignet sich die Plattform sowohl für Sensor Fusion als auch für Echtzeitsteuerungsaufgaben autonomer Maschinen.
In einer typischen Anwendung dient der AI Rugged Computer RML A5AGX als Edge-AI-Hub in Baumaschinen, Nutzfahrzeugen oder mobilen Robotern. Der Rugged Computer verarbeitet Videodaten mehrerer Kameras, LiDAR-Punktwolken sowie Telemetriedaten lokal und stellt die Ergebnisse nahezu verzögerungsfrei den Fahrzeugsystemen zur Verfügung.
Für die Rechenleistung sorgt die neue NVIDIA Jetson Thor Plattform. Die Module liefern bis zu 2.070 FP4 TFLOPS an KI-Leistung – das entspricht dem 7,5-fachen des NVIDIA Jetson AGX Orin – bei einer gleichzeitig bis zu 3,5-fach höheren Energieeffizienz. Die Leistungsaufnahme ist zwischen 40 und 130 Watt konfigurierbar.
Damit werden anspruchsvolle Edge-AI-Anwendungen möglich, die bislang Rechenzentren vorbehalten waren. Dazu zählen multimodale KI-Agenten, Echtzeit-Reasoning, generative KI sowie autonome Navigation mit der gleichzeitigen Verarbeitung mehrerer hochauflösender Sensoren.
Michael Jung, Produktmanager bei Syslogic, erklärt: "Jetson AGX Thor ermöglicht komplexes autonomes Reasoning und generative KI direkt auf mobilen Maschinen und Robotern." Anwendungen, die bisher nur im Rechenzentrum realisierbar waren, liessen sich nun unmittelbar am Einsatzort ausführen, so Jung.
Syslogic entwickelt ihre Embedded-Systeme konsequent für den zuverlässigen Einsatz unter anspruchsvollen Umgebungsbedingungen. Die KI-fähigen Rugged-Computer übernehmen Inferencing- und Intelligent-Vision-Aufgaben überall dort, wo hohe Robustheit und langfristige Verfügbarkeit gefordert sind. Frühere Jetson-basierte Plattformen von Syslogic sind bereits weltweit in Landmaschinen, Baumaschinen, im Bergbau, in autonomen mobilen Robotern (AMRs) und in Bahnanwendungen im Einsatz.
Der neue KI- Rugged Computer , RML A5AGX, ist ab sofort entweder mit dem NVIDIA Jetson Thor T4000™- oder dem Jetson Thor T5000™-Modul erhältlich. Alle Varianten sind für einen Betriebstemperaturbereich von –25 °C bis +60 °C ausgelegt und gemäß den Schutzarten IP67 und IP69 zertifiziert. Damit eignet sich der KI- Rugged Computer , RML A5AGX, hervorragend für den Dauerbetrieb in Fahrzeugen, mobilen Maschinen und autonomen Systemen.
Unser technisches Vertriebsteam berät Sie gerne. Je nach Ihren Anforderungen und dem Projektumfang entwickelt Syslogic einen kundenspezifischen Rugged-Embedded-Computer für autonome Maschinen, Robotik und mobile KI-Anwendungen.
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Der NVIDIA Jetson AGX Thor stellt die neueste Weiterentwicklung der Edge-KI-Computing-Plattform von NVIDIA für Robotik und autonome Maschinen dar. Basierend auf der NVIDIA Blackwell-Architektur bietet er eine deutliche Steigerung der KI-Rechenleistung bei gleichzeitig verbesserter Energieeffizienz im Vergleich zu früheren Generationen, einschließlich des Jetson AGX Orin. Die Plattform unterstützt zudem anspruchsvolle multimodale KI-Workloads, Sensorfusion mit hoher Bandbreite und Echtzeit-Inferenz, wodurch sie sich hervorragend für autonome und industrielle Edge-Anwendungen der nächsten Generation eignet.
Für den Einsatz von KI in rauen Umgebungen ist die Wahl eines Herstellers von „ Embedded-Computer “-Systemen mit nachweislicher Expertise im Bereich der NVIDIA-Plattformen von entscheidender Bedeutung. Syslogic entwickelt lüfterlose „ Embedded-Computer “-Systeme auf Basis der NVIDIA Jetson-Technologie für den Einsatz in anspruchsvollen Umgebungen wie mobilen Maschinen, Robotik, Eisenbahnwesen und industrieller Automatisierung. Die Systeme sind so konzipiert, dass sie Stößen, Vibrationen und extremen Temperaturen standhalten, und bieten zuverlässige KI-Leistung sowie lange Produktlebenszyklen für geschäftskritische „ Edge-Computing “-Anwendungen.
NVIDIA Jetson AGX Thor wurde für Edge-KI-Anwendungen entwickelt, die Daten von mehreren Sensoren in Echtzeit verarbeiten und zusammenführen. Bei der Integration in die robuste „ Embedded-Computer “ von Syslogic unterstützt die Plattform Kameras, LiDAR, Radar und andere industrielle Sensoren über Hochgeschwindigkeitsschnittstellen, darunter „ Single Pair Ethernet “ (SPE) und GMSL2. Dies ermöglicht eine deterministische Sensorfusion, synchronisierte Datenverarbeitung und KI-Inferenz mit geringer Latenz für die Wahrnehmung und Entscheidungsfindung. Zu den typischen Anwendungsbereichen zählen autonome Fahrzeuge, mobile Roboter, Landmaschinen, industrielle Automatisierung sowie intelligente Bildverarbeitungssysteme, die in anspruchsvollen Umgebungen eingesetzt werden.
Embedded-Systeme Auf Basis des NVIDIA Jetson AGX Thor sind diese Lösungen ideal für KI-Anwendungen, die hohe Rechenleistung, deterministische Reaktionszeiten und Verarbeitung direkt auf dem Gerät erfordern. Zu den typischen Anwendungsbereichen zählen KI-Inferenz in Echtzeit, Sensorfusion, autonome Navigation, intelligente Bildverarbeitung, Robotik sowie generative KI am Edge, ohne dass eine Cloud-Verbindung erforderlich ist.
Dank der Unterstützung mehrerer hochauflösender Kameras, LiDAR, Radar und schneller Automobil-Schnittstellen kann die Plattform komplexe Sensordaten für die Wahrnehmung und autonome Entscheidungsfindung effizient verarbeiten. Damit ist NVIDIA Jetson AGX Thor eine hervorragende Wahl für autonome mobile Roboter (AMRs), Bau- und Landmaschinen, Bahnanwendungen, industrielle Automatisierung und andere missionskritische Edge-KI-Systeme, die in rauen Umgebungen eingesetzt werden.
Robuste Embedded-Systeme wurden speziell entwickelt, um in anspruchsvollen mobilen Umgebungen zuverlässige Rechenleistung zu liefern. Im Gegensatz zu herkömmlichen Industrie-PCs sind sie so konzipiert, dass sie ständigen Stößen, Vibrationen, Staub, Feuchtigkeit und großen Temperaturschwankungen standhalten, ohne dass die Systemstabilität beeinträchtigt wird.
Zu den wichtigsten Konstruktionsmerkmalen zählen lüfterlose Kühlung, Komponenten in Industriequalität und robuste Gehäuse, die ein effektives Wärmemanagement sowie ein hohes Maß an Umweltschutz gewährleisten. Zertifizierungen wie IP67 und IP69 machen diese Systeme für den Langzeitbetrieb im Außenbereich, im Gelände und in Hochleistungsanwendungen geeignet.
Ebenso wichtig ist eine zuverlässige Konnektivität. Robuste „ Embedded-Systeme “ verfügen in der Regel über vibrationsbeständige Steckverbinder wie M12 sowie über schnelle Automobil-Netzwerktechnologien für eine zuverlässige Kommunikation mit Kameras, LiDAR, Radar und anderen Fahrzeugsystemen. In Kombination mit langen Produktlebenszyklen und bewährter Langlebigkeit bieten diese Plattformen eine zuverlässige Grundlage für Edge-KI, industrielle Automatisierung, Robotik und autonome mobile Maschinen, die unter rauen Bedingungen eingesetzt werden.
