インテル Core Ultra プロセッサーを搭載した COM Express コンピューター・オン・モジュール
確立されたハイパフォーマンス エッジ コンピューティング設計を改善するための新しい方向性
COM Express 規格は、専用の組込みおよびエッジ コンピューティング システムのモジュラー設計で最も広く使用されている規格ですが、インテル Core Ultra プロセッサーの登場により、確立された OEM 設計に、パフォーマンスと電力効率を向上させる新しい方向性を提供します。
主な新技術は：
- チップレット（タイルとも呼ばれる）ベースのハイブリッド SoC に新しい 3D / 7nm 製造プロセスを採用して、
- 初めて NPU を内蔵し、
- 改良された GPU は、ディスクリート グラフィックス カードに匹敵するパフォーマンス レベルを実現。
インテル Core Ultra 搭載モジュールのファクト、機能、利点
| 機能 | 改善 | 利点 |
| COM Express 3.1 コンピューター・オン・モジュール | COM Express 3.0 と比較して、PCI Gen4、USB 4、MIPI CSI、SoundWire がサポートされるようになったほか、SATA Gen 3 のシグナル インテグリティとロス バジェット情報もサポートしています。 | 最新のインターフェースとプロセッサー テクノロジーのサポートにより、既存の OEM 設計に新たなパフォーマンスの方向性が提示され、 NRE コストのROI（投資収益率）を長期的に改善する機会を増やします。 |
| 製造プロセスの改善 | 前世代と比較して、ワットあたりの CPU パフォーマンスが最大 24% 向上しました。 | 既存の装置は、同じワークロードをより効率的に実行することができ、エネルギーコストを節約し、サステナビリティを向上させ、あるいは限られた電力でパフォーマンスを向上させることで、アプリケーションの生産性を向上させることができます。 |
| 内蔵 AI アクセラレーター | 内蔵された NPU アクセラレーターにより、エッジでの AI 推論が強化されます。 | 内蔵された NPU アクセラレーターは、x86 CPU の命令セットと比較して約20倍の電力効率で、機械学習アルゴリズムと AI推論を実行します。 |
| 高速な GPU | 最大8個の Xe コアと最大128 EU を備えた インテル Arc グラフィックスで、最大4台の 8K ディスプレイに対応します。 | グラフィックス パフォーマンスはディスクリート GPU のレベルに達し、1.9 倍高速になったグラフィックスや GPGPU 処理によって、さらに詳細ですばらしい没入型のユーザー エクスペリエンスを実現します。 |
リアルタイム サポート、パワフルな AI、美しいグラフィックス
インテル Core Ultra プロセッサーを搭載した COM Express 3.1 コンピューター・オン・モジュールは、状況認識や異常検出を使って動作を向上させるリアルタイム アプリケーションに最適です。
ハイパフォーマンス リアルタイム コンピューティングやパワフルな AI機能、優れたグラフィックス プロセッサーを、インテル Core Ultra プロセッサーを使って COM Express 3.1 準拠のコンピューター・オン・モジュールに搭載することで、ビジョンを使った状況認識のほか、自動化装置や異常検出などのリアルタイム アプリケーションに大きなアドバンテージがもたらされます。 さらに、これらの強化機能は低消費電力のレンジで利用できるため、モバイルやバッテリー/太陽光発電を使うリアルタイム エッジ コンピューティング システムに適しています。
メディカルシステム
メディカル イメージング分野では AIは迅速に異常を特定し、即座にそれを医療専門家に通知することで、診断プロセスを迅速化します。 手術ロボットについては、シームレスで正確な手術を保証するために、リアルタイム制御が不可欠です。
欠陥の検出
AI は異常を即座に特定することで、リアルタイムでの欠陥検出能力を高めることができ、事前に定義された欠陥しか検出できない標準的なイメージデータ処理の限界を超えられます。
自律移動ロボット
リアルタイム制御と組み合わせたビジョン、および AIを使った状況認識により、自律移動ロボット（AMR）と協働ロボット（COBOT）のオペレーション能力が向上し、パフォーマンスが大幅に向上します。
無人搬送車
無人搬送車（AGV）は、意思決定とナビゲーションを可能にする AIアルゴリズムから大きな恩恵を受け、さまざまな産業アプリケーションにおける効率と有用性を高めます。
人型ロボット
AI により、人型ロボットは人の話を積極的に聞き、顔の表情やジェスチャーを分析し、欲求や要件を理解できるようになります。 リアルタイム制御機能は、人間とロボット間のシームレスなコラボレーションにとって特に重要です。
エネルギーとEV充電インフラストラクチャー
スマート グリッドにおいて、分散型のエネルギー生成と消費のバランスをとって、効率的かつ効果的なグリッド管理を保証するために、AI アルゴリズムは不可欠です。
臨床検査用分析装置
AI は、血液やその他の液体の組成に関する情報を取得するプロセスを大幅に迅速化できます。 機械学習アルゴリズムを活用することで、AI は膨大な量のデータを分析し、人間の専門家でも容易に認識できないパターンを特定することができます。
セルフレジ システム
ビジョンを使ったセルフレジ システムは、さまざまな種類の製品でトレーニングされた AIアルゴリズムから、大きなメリットを得ることができます。 これらのシステムは AI を活用することで、手入力したり、バーコード スキャンをする必要なく、さまざまなアイテムを正確かつ効率的に識別できます。
スマート サイネージ
AI アルゴリズムを活用することで、スマート サイネージは人口統計や気象条件、交通パターンを分析し、よりインテリジェントで適応性が高く、適切な対象者に適切なタイミングでターゲットを絞ったメッセージを配信できるようになります。
仮想アシスタント
AIを活用した仮想アシスタント機能をインテグレートすることで、ヒューマン・マシン・インターフェース（HMI）の使いやすさが大幅に向上します。 仮想アシスタントが、ユーザーに直感的でコンテキストを認識したガイダンスを提供することで、ユーザーが複雑なインターフェースを使って、より効率的に作業をおこなえるようにします。
素晴らしいビデオ
AI アルゴリズムを活用してノイズを低減して、シャープさを改善し、細部を強調することで画質を向上させることができます。 これらのアルゴリズムは、深層学習技術を利用して画像の内容を分析および理解し、視覚的な鮮明さと忠実度を向上させるインテリジェントな調整を可能にします。
侵入検知
侵入検知に AIを利用することで、異常検知技術を通じてサイバー攻撃を効果的に特定でき、システム全体のセキュリティ体制が強化されます。
