Bild 2 | Die AI-Inferenzsysteme von Vecow, die mit dem VHub-AI-Developer ausgestattet sind, ermöglichen, AI-Vision-Lösungen in beliebigen Umgebungen zu implementieren. (Bild: Vecow CO LDT)
Pflanzen züchten mit 10GigE-Vision
Auch in der Botanik-Forschung wird auf künstliche Intelligenz gesetzt. Internationale Unternehmen für Pflanzenzüchtung nutzen fortschrittliche Hard- und Software für die Entwicklung und Durchführung der Phänotyp-Analyse. Unter einem Phänotyp versteht man in der Genetik alle Merkmale eines Organismus, also das Erscheinungsbild der Pflanze. Dieses wird stark von Umweltfaktoren beeinflusst, was sich negativ auf den Zuchterfolg auswirken kann. Mithilfe der kompakten SPC-5100 Systeme können Messungen an der Pflanze durchgeführt und somit für ideale Rahmenbedingungen bezüglich des Pflanzenwachstums gesorgt werden. Das System verfügt über leistungsstarke Intel Core-Prozessoren der achten Generation und kann in Kombination mit 10GigE-Vision-Kameras und den zugehörigen Sensoren zur Datenerfassung der Pflanzenmerkmale, wie z.B. Blattfläche, Wachstumshöhe, Blattneigung und Farbeinstufungen, verwendet werden.
AMR für Robot-as-a-Service
Autonome mobile Roboter (AMR) können sich selbstständig in ihrer Umgebung bewegen und mit dieser interagieren. Insbesondere Roboter, die mit einer KI ausgestattet sind spielen dabei eine Schlüsselrolle. So können diese Roboter beispielsweise in der Pflege, dem Finanzmanagement, im Service oder auch in der Industrie eingesetzt werden, um die Produktionseffizienz zu steigern. Für diesen Bereich bietet Vecow mit dem ECX-1000-PoER eine kompakte All-in-One-AI-Rechenmaschine für Serviceroboteranwendungen. Das System ermöglicht Echtzeit-Computing und wird bereits bei Servicerobotern – die mit Menschen kommunizieren – in Flughäfen, Museen, Bibliotheken und weiteren öffentlichen Bereichen erfolgreich eingesetzt.
Bild 3 | Für die Echtzeitinspektion von Bahnschienen kommt die PE-5000-Serie zum Einsatz, die High-Speed-Datenübertragungen von bis zu 10Gbit/s unterstützt. (Bild: Vecow CO LDT)
