Con un potente sistema de microprocesador basado en la arquitectura ARM, este ordenador para aplicaciones IA en el sector ferroviario permite utilizar la inteligencia artificial en el borde (edge) de la red sin renunciar por ello al uso de la nube.
Ya se encuentra disponible en forma de muestras para su prueba, el AI Railway Computer de Syslogic, un ordenador embebido pensado, como su nombre indica, para su uso en aplicaciones de inteligencia artificial en el sector ferroviario.
Basado en un microprocesador NVIDIA Jetson TX2i de arquitectura ARM y cuádruple núcleo ARM A57, dispone de una GPU Pascal y de un HMP Dual Denver.
Así, la GPU Pascal presenta 256 núcleos shader, y la dotación de este ordenador facilita a los diseñadores el uso de los recursos de inteligencia artificial en tiempo real, además de no tener que utilizarla completamente desde la nube, si no poder trabajar con ella también de forma nativa en el borde de la red (edge).
Conectividad en el ordenador para aplicaciones IA
Para empezar, como puertos de E/S, encontramos un DisplayPort para la salida de vídeo, dos USB 3.0 para la conexión de dispositivos externos, un socket CFast, y dos puertos Ethernet 10/100/1000 Mbit, uno de ellos con un conector M12 hembra x-coded, y el otro con el mismo conector y dependiente de un controlador Intel i210-IT. También contamos con un socket Mini PCIe para la ampliación de funcionalidades.
Este ordenador para aplicaciones IA en el sector ferroviario está preparado para aguantar temperaturas operativas de entre -40 y +85 grados centígrados, y está certificado para cumplir con el estándar EN50155 Clase OT4, requerido para su uso en aplicaciones ferroviarias, además de ser también compatible con el estándar de protección EN45545.
Para su funcionamiento, el AI Railway Computer dispone de una fuente de alimentación de 24/36 VDC y, opcionalmente, hasta 110 VDC, la cual cuenta con aislamiento galvánico para reforzar su seguridad.
Además, Syslogic indica que puede operar controlado por un sistema operativo GNU/Linux Ubuntu.
Entre los tipos de aplicaciones para las cuales se encuentra preparado, encontramos las de conducción semiautónoma, mantenimiento predictivo, o monitorización basada en las condiciones.
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