ローコード スマート ヘルスケア プラットフォームのデモ アプリケーション
作成者: Spline.ai
ここで紹介する Spline.ai 社のローコード スマート ヘルスケア プラットフォームは、肺炎と COVID-19 の深層学習モデルを使用するデモ アプリケーションです。Vitis™ AI ソフトウェアプラットフォームを利用してコンパイルおよび最適化した推論モデルを、Ubuntu 22.04 OS ベースの Kria™ KV260 スターター キットを使用して実行します。このローコード フレームワークは、スタンドアロン アプリケーション開発のみならず、AWS IoT Greengrass v2 プラットフォームで複数台の Kria K26 SOM ベース エッジ アプライアンスを使用する大規模アプリケーションの設計に最適です。
動画提供: Spline.ai 社
特長:
- COVID-19 予測の深層学習モデルは、COVID-19 と診断された患者の 40K 以上の胸部 X 線画像を用いて学習
- 最適化済みモデルの深層学習推論は、Ubuntu 22.04 OS ベースの Kria KV260 スターター キットで実行
- アプリケーションは、オフライン (クラウドに接続されていない状態)、オンプレミス、クラウド接続時に実行可能
- クラウド接続時にすべての推論結果が DynamoDB テーブルに保存される
- 離れた場所にある複数のエッジ デバイスは AWS S3 ストレージ経由で画像データを転送できる
- AWS Fleet Hub でデバイスのヘルス モニタリングが可能
- アプリケーションの要件に応じて、SageMaker、Data Lake、CloudWatch などの AWS リソースを追加で統合できる
- ローコード開発により、アプリケーションの迅速な構築と変更が可能
- このプラットフォームは、顧客のニーズに合わせて別のクラウド サービスへ拡張可能
必要なハードウェア:
パートナー情報
Spline.ai 社のローコード スマート ヘルスケア プラットフォーム
Spline.ai 社のスマート ヘルスケア プラットフォームは、エッジ デバイスとして Kria KV260 スターターキットを使用し、Amazon IoT Greengrass v2 を活用する開発プラットフォームです。Kria K26 SOM ベースのエッジ アプライアンスを複数台接続して、低レイテンシ、低消費電力、低コストの IoT アプリケーションを開発できます。
Spline.ai 社は、コネクテッド ホスピタル、救急車、移動病院などでの使用に最適な、拡張性に優れたコスト効率の高い開発プラットフォームを提供しています。
このプラットフォームは、医療診断、観察、追跡アプリケーションの改善に役立つ放射線フローの開発支援を目的として設計されています。
また農業、ロボット、公害監視など、ヘルスケア以外のさまざまな産業用アプリケーションの開発にも利用できます。
Vitis AI Model Zoo から高品質の深層学習モデルを適用できるため、多様な IoT アプリケーションを迅速に開発できます。
その他のツールおよびリソース
よくある質問 (FAQ)
いいえ、FPGA の設計経験は不要です。
30 日間の無償評価版フローティング ライセンスと、ノードロックの恒久的な有償ライセンスのいずれかを選択できます。
既製の COVID 予測モデルは、北米、欧州、インドが対象となります。その他の国に対しては、リクエストに応じてカスタマイズ オプションを提供しています。
はい。エッジ デバイス フリートのプロビジョニングを利用することで、複数ロケーションにまたがる複数デバイスの大規模運用にも対応できます。
画像データは各エッジ デバイスで処理され、セキュリティが確保されています。Kria SOM と AWS で採用されているセキュリティおよび安全基準に基づいて個人情報や患者情報が保護されます。
このプラットフォームでは、スケーラブルな IoT アプリケーション開発に対応するため、Vitis AI Model Zoo のモデルに微調整を加えたり、再トレーニングしたモデル、また同様のモデルを利用できます。
主な資料
アダプティブ コンピューティングを使用して AI 搭載のエッジ ソリューションを加速
適応型 SOM が次世代エッジ アプリケーションに最適な理由とその利用方法について説明しています。スマート ビジョン プロバイダーが、この適応型 SOM を利用することでのみ実現できる性能、柔軟性、および迅速な開発のメリットについても解説しています。
ロボティクス分野におけるアダプティブ コンピューティング
ロボットの需要は急速に高まっています。人間と一緒に働くことができる安心安全なロボットを作ることは簡単ではありません。これらを連携させるには、より高度な技術が必要です。また機械学習や人工知能の導入によって、さらに高い処理能力が求められるようになり複合的な課題に対応しなければなりません。ロボット開発者たちは、拡張性のある適応型プラットフォーム上にセーフティ/セキュリティ機能があらかじめ統合され、低レイテンシ、確定性、多軸制御をサポートするアダプティブ コンピューティング プラットフォームに注目し始めています。詳細は eBook をご覧ください。