InnovateFPGA デザイン・コンテスト受賞者
InnovateFPGA は、インテル® FPGA をベースにしたサステイナビリティーをテーマとするプロジェクトの開発において各チームにインスピレーションを提供するためのグローバル・デザイン・コンテストです。 260 チームがコンテストに参加し、世界のリソースをよりインテリジェントに使用できる FPGA ベースのクラウド接続エッジ・アプリケーションを開発しました。 インテル® FPGA が今年のトップチームでどのように使用されているかご覧ください。
2022年受賞プロジェクト
2022年コンテスト受賞者
サンゴ礁の回復
Jose Filho (King Abdullah University of Science and Technology)
問題: : 全海洋生物の 25% は、健全なサンゴ礁に依存していますが、海洋温度の上昇が一部のサンゴにおける白化の原因となっています。この白化の過程は、サンゴが組織内に生息する藻類を失うことで発生します。この藻類はサンゴの生存に不可欠です。 ソリューション: : 実験室での研究では、ある一定のサンゴに有益な微生物 (BMC) が白化の過程を止め、サンゴの回復を可能にすることが示されています。このシステムは、サンゴ用プロビオティクスを海洋環境で提供し、長期にわたる効果を監視することができます。 プロジェクト詳細:: FPGA は柔軟で再構成可能な実験プラットフォームを可能にします。FPGA はカメラ、温度センサー、海中の輝度に関するデータを Analog Devices Ultralow Power Light Recognition System から収集します。FPGA は AI を使用して、白化のステージを正確に判断し、BMC 導入のために迅速な決定を行います。この太陽光による実験は、沿岸に配置され、4G データを Microsoft Azure に送信することができ、リハビリのプロセスを可視化、管理します。ソーラー・コンバーターのクラウドベースの管理
ダニエル・チャベス (ペルー国立工科大学)
問題: : 太陽発電や風力発電など、再生エネルギーの発電能力が増加、普及するにつれ、電力負荷のグリッド全体での分散がより複雑になってきています。管理しなければならない電力要求と発電量の間にしばしば不一致が生じます。 ソリューション: : このシステムは、発電量の制御に利用できる局所的なユースポイントのエネルギー・データを多くのソースからより効率的に収集するよう設計されています。このデータはクラウドベースのシステムに報告され、グリッドポリシーと組み合わせて、電力要求と発電量の最適化を行います。 プロジェクト詳細:: FPGA はシングルステージの双方向 DABRS コンバーターの変調を測定、制御し、そのデータをクラウドベースの Microsoft Azure サーバー MariaDB のデータベースにワイヤレスに通信します。データは FPGA によってローカルに処理されるため、クラウドベースの中央制御に通信する必要のあるテレメトリーを最小化することができます。コンシューマー用ミニ温室システム
パハン・メンディス (モラトゥワ大学、スリランカ)
問題: : コンシューマーはある一定の大規模農業と生産物の輸送が環境にマイナスの影響を及ぼす可能性があることを認識するようになってきました。コンシューマーは、環境への配慮だけでなく、自らの食糧の質と安全性を改善するためにも、自分たちで食べ物を育てたいと望むようになってきています。しかし、このように農家を目指す人たちの多くは、効率的に栽培する知識や能力に欠けています。 ソリューション: : このスマートで自動のミニ温室管理システムは、農業に関する専門知識をほとんど持ち合わせていない可能性のある都市コミュニティーのコンシューマーによる食糧生産を対象としています。このシステムは、灌漑、施肥、換気、照明についてのガイダンスを提供できます。 内蔵 AI 機能が収量を予測し、異常な成長行動を特定します。 プロジェクト詳細::このシステムは Analog Devices のカメラと幅広いセンサー (大気の湿度と温度、土壌 pH / 水分量 / 温度、二酸化炭素レベル、照明の強度を測定) からデータを収集します。センサー・データと並行して、FPGA は CNN AI ベースの画像処理を加速化します。この多様なデータセットは、経時的な結果の保存、処理、予測のために Microsoft Azure IoT Hub に送信されます。アメリカ大陸
ドローンによるパッケージ配達の安全性
Foale Aerospace Inc.
問題： パッケージの配達にスマートシティーのインフラストラクチャーは重要なコンポーネントです。しかし、これは交通渋滞を引き起こし、グローバルな温暖化に大きく影響する二酸化炭素の排出という犠牲を払うことになりました。2050年までに、「ラストマイル」のパッケージ配達によって、年間 200万トン以上の二酸化炭素が排出される可能性があります。 ソリューション： このプロジェクトでは、今日二酸化炭素を排出するサービスに依存している都市において、再生エネルギーを使用し、最終段階の地点間の宅配を置き換え得る無人ドローンによるパッケージ配達システムの開発を目指しています。このプロジェクトでは、空気の動きにおける強い、あるいは急な変化を検知して通信できるとともに、開発の「デジタルツイン」構築が可能です。これによってドローンおよび近隣の人や土地の安全性を推進します。 プロジェクト詳細: FPGA の再プログラマブル DSP 開発機能により、ドローンの回転数とアクセラレーションを測定する 8 つの同時アナログチャネルへの反応が実現します。HPS は、Microsoft Azure IoT ハブへの危険事象のテレメトリー配信を提供し、Analog Devices の DC2025A-A DAC を使用して、アルゴリズム開発のため実際の事象を再生できる「デジタルツイン」機能を追加しました。ソーラー・コンバーターのクラウドベースの管理
ダニエル・チャベス (ペルー国立工科大学)
問題: : 太陽発電や風力発電など、再生エネルギーの発電能力が増加、普及するにつれ、電力負荷のグリッド全体での分散がより複雑になってきています。管理しなければならない電力要求と発電量の間にしばしば不一致が生じます。 ソリューション: : このシステムは、発電量の制御に利用できる局所的なユースポイントのエネルギー・データを多くのソースからより効率的に収集するよう設計されています。このデータはクラウドベースのシステムに報告され、グリッドポリシーと組み合わせて、電力要求と発電量の最適化を行います。 プロジェクト詳細:: FPGA はシングルステージの双方向 DABRS コンバーターの変調を測定、制御し、そのデータをクラウドベースの Microsoft Azure サーバー MariaDB のデータベースにワイヤレスに通信します。データは FPGA によってローカルに処理されるため、クラウドベースの中央制御に通信する必要のあるテレメトリーを最小化することができます。果実廃棄物の削減システム
ニクソン・フェルナンド・オルティス・デ・ラ・クルス (ペルー国立工科大学および国立サンマルコス大学)
問題: : 小規模な農業企業には、生産物の流通および輸送中の廃棄物を最小化するリソースに欠けている場合が多くあります。質の良い保管・輸送システムが欠如してるため、コンシューマーへの最終的な配達前に生産物の多くに損傷が発生します。ペルーにおけるマンゴー果実生産量の 80% は小規模な家族経営の農家によるものです。 ソリューション: : このスマートシステムは、保管・輸送状況を監視、報告、管理し、損傷量を削減します。 プロジェクト詳細:: FPGA は幅広いセンサーからのデータを集約します。また空気条件 (すなわち二酸化炭素) と温度を変化させるアクチュエーターを制御し、果実の早熟を減らします。カメラからのビデオ画像は、FPGA で事前に処理してからクラウドに送信し、色のデータを分析して果実の熟度に相関させます。この多様なデータセットは、スマートな果実保管 / 輸送コンテナ用に保存、処理、予測、制御を行うため Mircosoft Azure IoT Hub に送信されます。処理の大半を FPGA が行うため、クラウドに送信されるデータは最小化され、大量のデータを送信することによるコストを削減します。APJ
インテリジェントな農業のオプティマイザー
ジョーツナ・バヴィセッティ (ラジブ・ガンジー知識技術大学、ヌズヴィッド)
問題: : 農家による作物の選択肢は、従来の農法を使用した場合、しばしば情報に欠け不適切な場合があります。これは水と土壌改善に関する知識が乏しいために収量と作物の質の低下をもたらします。開発途上国における食糧供給は特に脆弱です。 ソリューション: : この包括的な農業支援では、地域の土壌の状態、気候、水の利用可能性に基づいて適切な作物を推奨できます。灌漑の制御と最適化、植物の病気の検知、雑草の検知、農家へのガイダンスの提供が可能です。 プロジェクト詳細:: FPGA は、Analog Devices のカメラと幅広いデバイスからのデータを集約します。窒素、リン、カリウム、pH、水位、土壌水分、温度の測定が可能です。この多様なデータセットは、Microsoft Azure IoT Hub に保存、分析、表示、農家へのガイダンスのために送信されます。機会学習アルゴリズムは、条件にあった最適な作物を予測し、灌漑を制御します。オブジェクト検知モデルが雑草を特定し、AI ベースのアルゴリズムを病気の特定と治療の推奨ができるようにトレーニングします。コンシューマー用ミニ温室システム
パハン・メンディス (モラトゥワ大学、スリランカ)
問題: : コンシューマーはある一定の大規模農業と生産物の輸送が環境にマイナスの影響を及ぼす可能性があることを認識するようになってきました。コンシューマーは、環境への配慮だけでなく、自らの食糧の質と安全性を改善するためにも、自分たちで食べ物を育てたいと望むようになってきています。しかし、このように農家を目指す人たちの多くは、効率的に栽培する知識や能力に欠けています。 ソリューション: : このスマートで自動のミニ温室管理システムは、農業に関する専門知識をほとんど持ち合わせていない可能性のある都市コミュニティーのコンシューマーによる食糧生産を対象としています。このシステムは、灌漑、施肥、換気、照明についてのガイダンスを提供できます。 内蔵 AI 機能が収量を予測し、異常な成長行動を特定します。 プロジェクト詳細::このシステムは Analog Devices のカメラと幅広いセンサー (大気の湿度と温度、土壌 pH / 水分量 / 温度、二酸化炭素レベル、照明の強度を測定) からデータを収集します。センサー・データと並行して、FPGA は CNN AI ベースの画像処理を加速化します。この多様なデータセットは、経時的な結果の保存、処理、予測のために Microsoft Azure IoT Hub に送信されます。精神の健康のアドバイザー
Sudhamshu B N (ダヤナンガ・サーガル工業大学)
問題: : 精神面および行動面でのケースが世界中の健康問題に占める割合が大きくなっています。しかし、そのようなケースは、従来の公衆衛生統計 (精神疾患などほかの要因に比べて死亡率に焦点) では大きく過小評価されています。 ソリューション: : スマートグローブは、さまざまな人間の身体的、環境的パラメーターを機会学習モデル用に収集し、幅広い対象精神状態の症状を分析、分類します。ユーザーの健康および精神状態に基づき、タイムリーに積極的な提案を「推奨事項」としてコンシューマーに送信します。精神の健康には身体的な健康と同等の重要性が与えられます プロジェクト詳細:: FPGA は、スマートグローブのセンサーからの気温や体温、汗腺活動、光の状態、大気質などのデータを集約します。その後機械学習を使用して、精神状態のデータについて特性評価と相関付けを行います。カメラからの患者のライブビデオは、ビデオの感情認識モデルに入力、フィードされ、データを 5 つの特性 (怒り、不安、幸福、ニュートラル、悲しみ) に相関付けられます。この多様なデータセットは、保存と機械学習処理用に Microsoft Azure IoT Hub に送信されます。ユーザーの携帯電話アプリに推奨事項が送られます。EMEA
サンゴ礁の回復
Jose Filho (King Abdullah University of Science and Technology)
問題: : 全海洋生物の 25% は、健全なサンゴ礁に依存していますが、海洋温度の上昇が一部のサンゴにおける白化の原因となっています。この白化の過程は、サンゴが組織内に生息する藻類を失うことで発生します。この藻類はサンゴの生存に不可欠です。 ソリューション: : 実験室での研究では、ある一定のサンゴに有益な微生物 (BMC) が白化の過程を止め、サンゴの回復を可能にすることが示されています。このシステムは、サンゴ用プロビオティクスを海洋環境で提供し、長期にわたる効果を監視することができます。 プロジェクト詳細:: FPGA は柔軟で再構成可能な実験プラットフォームを可能にします。FPGA はカメラ、温度センサー、海中の輝度に関するデータを Analog Devices Ultralow Power Light Recognition System から収集します。FPGA は AI を使用して、白化のステージを正確に判断し、BMC 導入のために迅速な決定を行います。この太陽光による実験は、沿岸に配置され、4G データを Microsoft Azure に送信することができ、リハビリのプロセスを可視化、管理します。室内の大気質管理
リカルド・ヌニェス・プリエト (NVISION s.l.)/ Institute of Microelectronics of Barcelona (CSIC) / UAB)
問題: : 二酸化炭素濃度 1000ppm 以上への継続的な曝露がいくつかの人間の健康障害にリンクしていることが証明されています。また研究によって、ウイルスが呼気、発話、咳で放出され、室内ではウイルス感染がより起きやすいことが実証されています。 ソリューション: : 排出される二酸化炭素の測定は、大気質リスクを評価するために最適な低コストの手法です。このプロジェクトでは、二酸化炭素濃度を計算し、実現可能な情報を Microsoft Azure サーバーへ送信し、アラートと換気を管理します。 プロジェクト詳細:: このシステムは、二酸化炭素濃度を 400～5000ppm の範囲で計測できる Analog Devices NDIR CO2 センサーシステムと温度センサーからのデータを利用します。FPGA は、複数のセンサーに対応する柔軟性があり、またほかのセンサーの種類、アルゴリズム、通信プロトコルにも適応できるため、こうした適用において優れた選択肢です。同プロジェクトは、二酸化炭素濃度のアルゴリズムを FPGA においてローカルに実行することで僅かなシステム・エネルギー・フットプリントとなるよう最適化され、複雑なデータの通信を最小化します。スマートファーム制御システム
Mohamed Abdelaziz Louhab (University M'hamed Bougara Boumerdes)
問題: : 栽培ミスを最小化することは、コストの最小化と、最適な栽培条件を持たない地域での食糧安全を確保するために重要です。火災、動物の侵入、盗難などのその他のリスクは、農家やコミュニティーに甚大な影響を及ぼす可能性があります。 ソリューション: : このスマート温室には、温度、湿度、酸素や二酸化炭素といった気体などの環境要因を利用して植物の健康を監視するセンサーを組み込まれています。このシステムは、農家にガイダンスを提供するだけでなく、灌漑や加熱、冷却を制御することも可能です。 プロジェクト詳細:: FPGA はこのシステムの太陽光による中枢であり、HPS を利用して太陽光追跡アルゴリズムを導入して PV パネルからの出力を最大化します。温室は、6 つの異なる Analog Devices センサーを使用して作物の健康を監視、維持することで、栽培ミスを最小化し、農産物の味を改善します。同システムは、動物の存在を検知するための IR および PIR を使用することで作物損失を軽減し、火災検知と抑制も実現します。中国圏
自動ゴミ分別機
ロンフェイ・ヤン (湖北大学)
問題: : グローバルなゴミ発生量が年々増加しており、土壌や水源を汚染しています。埋め立て地には、生態系に侵入して人間や環境に害を与える有害化学物質やその他の有害な物質が含まれている可能性があります。 ソリューション: : 自動ゴミ分別機は、環境汚染を軽減し、土地資源を節約し、資源のリサイクルを推進するために役立ちます。このシステムは、リサイクル可能なゴミの配慮のない廃棄を削減するよう設計されており、廃棄物の分類が廃棄物の再利用や地域の生態への害の削減を最大化します。 プロジェクト詳細:: このプロジェクトは、画像認識を利用して、廃棄物をリサイクル、生物分解、危険物、その他の 4 つのカテゴリーに分類します。赤外線センサーが新しいオブジェクトのの廃棄を検知し、これによってカメラが FPGA に画像を送信します。FPGA は画像認識用に VGG-16 と呼ばれるディープ・コンベンショナル・ニューラル・ネットワーク (CNN) を実装しています。認識と分類は pipeCNN と呼ばれる OpenCL ベースの FPGA アクセラレーターで強化されています。ゴミ分別機は、廃棄物を適切な容器に 95% の精度で移動し、認識にかかる時間は 1.93秒です。舗装損傷検知システム
ディンウェイ・チェン (重慶大学)
問題: : 道路舗装の損傷は外観と運転の快適性に影響するだけでなく、保全ニーズが特定、対応されなければ、路面と関連構造物の劣化につながり、事故や人命の損失にもつながる可能性があります。コンクリートまたはアスファルトによる道路工事は、どちらも有害な排出物と汚染をもたらします。 ソリューション: : この自動検知、位置、報告システムは、3D ライダーとカメラを使用し、リアルタイムで道路状態の情報を取得します。この情報は、補修の必要性を判断するため分析を行います。正確な検査情報と精度の高い位置情報を組み合わせることで、保全を効率的に管理し、コストのかかる路面劣化を回避します。 プロジェクト詳細:: インテリジェントな道路損傷検知システムは、ライダーと IMU (慣性計測装置) を備えたカメラを使用し、路面のポイント・クラウド・データおよび画像情報の取得を行います。同システムは、ポイント・クラウド・モーションの歪みを補正し、ライダーの距離情報をカメラのピクセル情報に同期することができます。このデータをクラウド・アプリケーションで利用して、損傷の詳細 (欠陥サイズや形状) と精度の高い地図データとを組み合わせます。保全担当者はタイムリーな補修の予定を組むことに注力することができます。コンテストの開発プラットフォーム
クラウド・コネクティビティーが FPGA ベースのエンベデッド・アプリケーションを変革します。
クラウドに接続した IoT エクイップメントからデータを収集、分析し、これに対応できる自分の FPGA ベースのアプリケーションを開発する方法を紹介します。Terasic FPGA クラウド・コネクティビティー・キットは、インテル® FPGA 向けの Microsoft Azure 認証 IoT プラグ・アンド・プレイ開発プラットフォームです。 ソリューション概要を読む ウェビナーを見る インテル®エッジセントリック FPGA の詳細について詳しくはこちら インテルの開発者ゾーンからチュートリアルをダウンロードするAnalog Device のプラグイン・ボードの幅広いポートフォリオにより、FPGA クラウド・コネクティビティー・キットはアプリケーション・ニーズの検知、測定、適応化が可能です。