線路近傍のエッジでのデータ分析は、鉄道業界はもちろん、他の業界の企業にも大きなメリットをもたらします。 Vapérail社は、自社の保全システムを最適化するために、STのAIソリューション開発エコシステムを活用して、線路の状態を高い信頼度かつリアルタイムで監視するスマート･ソリューションを開発しました。
STのNanoEdge AI Studioは、その使いやすさに加え、各接続機器に直接適用可能なAIにより、データ･キャプチャ能力を強化します。
Loic TREBUIL
Vapérail社、デジタル担当ディレクター
アプローチ
このソリューションは、戦略的な位置に設置することで、増分学習機能によってさまざまな期間の正常な鉄道の振動を現場で学習できます。 その上で異常の兆候を高精度で検出可能なため、重大な故障が発生する前に保全チームが介入できます。 これは、内蔵のSub-GHz無線によって通信可能なSTM32マイクロコントローラに組み込まれた機械学習アルゴリズムによって実現されます。
センサ
STの加速度センサ
リソース
モデル作成ツール NanoEdge AI Studio
要件に合った最適なAIモデルを簡単に見つけられるようユーザをステップ･バイ･ステップでガイドし、組込みプロジェクトにAIを追加できる無償のAuto MLソフトウェアです。
動作環境 STM32WLシリーズ
Arm® Cortex®-Mベース32bitマイコンのSTM32ファミリは、マイコン･ユーザに高いレベルの自由を提供します。完全統合性および開発の容易さを維持しながら、高性能、リアルタイム性能、豊富な機能、デジタル信号処理、低消費電力 / 低電圧駆動、およびコネクティビティを兼ね備えた製品を提供します。
