近年、産業機器などの消耗部品の劣化の検出や次世代農業等の生育環境の監視などに各種センサが多く使用されている。弊社でもそれらのセンサボードの開発を手掛けてきた。従来はセンサでセンスした情報は、ネットワークによりホストコンピュータに送られ、処理されてきたが、火山の監視や地震観測、農作物の生育状態の監視などの様にセンサボードとホストコンピュータが離れた場所にある場合、センサボードの通信や電源供給方法に苦慮してきた。
　解決策としては、主にバッテリを使用するが、メンテナンス性を考慮するとバッテリの持続性を向上させる必要がある。その解決手段としてセンサボードの動作消費電力を抑えるための工夫が必要となる。
　機械学習やディープニューラルネットワークのようなAI技術によりセンシングデータをセンサボードにてエッジ処理して、さらなる解析が必要なデータのみホストコンピュータへ送ることにより、精度を落とすことなくタイムリーなセンシングが可能となる。更にネットワークでのデータ送信頻度も抑えることで、センサボードの消費電力も抑えることが可能となる。本事業のAIエッジコンピュータでこれを実現した。

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