SBCを活用したレトロフィットアプリケーションへのエッジAIの迅速な導入
著者 Brandon Lewis 氏
DigiKeyの北米担当編集者の提供
2026-06-02
マルツ掲載日：2026-10-26
IoTやロボティクス、コンピュータビジョン、産業用アプリケーションなどの開発者は、高度に接続されたエッジ設計にインテリジェンスを組み込む必要性に迫られています。納期が厳しいチームにとって、このプレッシャーはアプリケーションソフトウェアの開発にとどまりません。
Linuxのなどの高レベルなオペレーティングシステムと、決定論的なリアルタイム機能を同時に実行できるハードウェアの選定は、それだけでも十分な難題ですが、産業用オートメーションやスマートビルディングアプリケーションなど、既存のインフラにインテリジェンスを後付けする場合、プラットフォームの適合性に関するさらなる要件が生じます。
開発者に必要なのは、使い慣れた実績のある柔軟で高性能なプラットフォームであり、それによって迅速に試作を作製し、生産可能な設計を開発できることです。
本記事では、ネットワークエッジにおける処理やレトロフィットプロジェクトにおいて、開発者が直面する課題について解説します。さらに、Arduinoシングルボードコンピュータ(SBC)を活用して、これらの課題に対処する方法について紹介します。
厳しいリソース制約下でのエッジインテリジェンスの構築
エッジインテリジェンスとは、ローカルプラットフォーム上で実行される人工知能(AI)による推論や意思決定を指します。エッジベースのインテリジェンスの主な利点には、常時接続への依存度の低減、プライバシーとセキュリティの向上、超低遅延などがあり、これらはすべてロボットや産業用安全システムの設計者にとって有益です。
ロボット機器において、エッジインテリジェンスはリアルタイムのモーション制御、障害物回避、適応動作を可能にし、自律動作に不可欠な決定論的応答時間を実現します。産業用安全システムにおいては、エッジインテリジェンスにより、即時の危険検知、予知保全、迅速なシャットダウンが可能となり、機器の損傷や作業者のリスクを最小限に抑えます。全体として、エッジインテリジェンスは、リアルタイムのAIアプリケーションに必要な応答性、回復力、信頼性を提供します。
しかし、ハードウェアリソースの制限は大きな制約となります。クラウドベースのシステムは必要に応じて拡張できますが、エッジベースのインテリジェンスは、オンボード処理と最大消費電力の制限、熱的な制約などとのバランスを取らなければなりません。
エッジシステムがバッテリ、モバイル電源システム、その他の制限された電源で動作する場合、最大消費電力の制限は同様に重要です。こうした環境では、エネルギー効率が稼働時間と信頼性に直接影響を与えるからです。レトロフィットの導入には、多くの場合、課題が伴います。
既存のプラットフォームは通常、スペースが限られているため、AIアクセラレータや冷却システム、メモリの増設などが困難です。従来のシステムには、時代遅れのインターフェースや独自仕様のインターフェースが採用されている場合があり、最新のハードウェアを既存の技術に接続するには、アダプタやカスタム統合が必要になることがあります。
迅速な開発とレトロフィットの成功におけるSBCの利点
エッジインテリジェンスは、SBCを使用して実装することができます。これらの小型組み込みコンピューティングプラットフォームは、プロセッサ、メモリ、ストレージインターフェース、ネットワーク機能、周辺機器接続機能を1枚のプリント基板上に統合しており、エッジアプリケーションに最適です。
SBCプラットフォームは、カスタム基板設計を必要とせずに、オペレーティングシステム(OS)、ネットワークスタック、カメラインターフェース、ストレージ、ハードウェアアクセラレーションなどの機能を、導入直後から提供することができます。SBCには通常、既存のソフトウェアエコシステムでサポートされる、検証済みのI/Oおよび事前検証済みのインターフェースが備えられています。一般的に、SBCはスタンドアロンの組み込みコントローラよりも幅広い機能を提供し、多くの場合、オープンソースのLinuxを実行します。
レトロフィットの場合、リアルタイム処理リソースと組み合わされたSBCは、スケジューリング、処理、タスクの応答において予測可能なタイミングをサポートしながら、従来型のセンサ、アクチュエータ、インターフェースと確実に連携することができます。レトロフィットはインテリジェントプラットフォームからも多大な恩恵を受けることができますが、それには、小型の物理的サイズ、ヘテロジニアスコンピューティングアーキテクチャにおける高いワット当たりの性能(PPW)、低い熱設計電力(TDP)など、インテリジェントエッジアプリケーションに対する厳しい要件が課されます。
ヘテロジニアスコンピューティングは、各タスクに最も適した専用プロセッサを組み合わせるものです。これにより、従来のアーキテクチャにおけるボトルネックが解消され、制約のある環境においてもリアルタイムの応答性、省電力、高いパフォーマンスを実現します。AI推論はセンサフュージョンとリアルタイムで並行して実行される可能性があるため、高いPPWは、制約のあるパワーバジェットに対応します。過度の熱は信頼性を低下させ、ハードウェアの損傷リスクを高め、サーマルスロットリングを引き起こす可能性があるため、低TDPが重要になります。
SBCを使用することで、これらのレトロフィット要件をすべて容易に満たすことができます。IoTや産業用アプリケーションでは、有線接続や無線接続オプションを包括的にカバーすることで、システムの拡張要件を減らし、統合を簡素化することができます。ロボティクスやコンピュータビジョンシステムにおいては、高速な画像信号処理とAI推論により、決定論的な応答特性を備えたリアルタイムのナビゲーション、物体検出、自律的な意思決定が可能になります。
使い慣れたフォームファクタを有するデュアルアーキテクチャSBC
マイクロコントローラユニット(MCU)は優れたリアルタイムハードウェア制御を提供するため、多くのSBC設計者は、MCUと高性能CPUと組み合わせたデュアルアーキテクチャを採用しています。たとえば、ArduinoのUNO Q(図1)は、QualcommのDragonwing QRB2210プロセッサ(アップストリームサポート付きの完全なDebian Linux OSを実行)と、STMicroelectronicsのSTM32U585専用MCU(Zephyr OS上でArduinoスケッチを実行)のリアルタイム応答性を組み合わせたSBCです。
低消費電力のDragonwing QRB2210は、Adrenoグラフィックスプロセッシングユニット(GPU)を搭載したクアッドコアArmCortex-A53 CPU(最大2.0GHz)を特長としています。AIの推論は、GPUおよびCPU上で実行できます。
図1：UNO Qボードは、CPU、GPU、リアルタイムMCUを単一の開発環境に統合しています。(画像提供：Arduino)
デュアル、13Mピクセル、30フレーム/秒(fps)の画像信号プロセッサ(ISP)が画像パイプライン処理をサポートしており、マシンビジョンなどの高度な機能に適しています。統合されたデジタルシグナルプロセッサ(DSP)サブシステムは、軽量なAI推論およびマルチメディア処理をさらにサポートします。ファンレス動作により、パッシブな熱管理が簡素化されます。
Arduino UNO Qの2つのバージョンは、従来のArduinoシールドやアクセサリと互換性があります。2GBのRAMと16GBの組み込み型マルチメディアカード(eMMC)を搭載したABX00162は、コスト効率に優れた、専用の軽量アプリケーションに最適です。4GBのRAMと32GBのeMMCを搭載したABX00173は、コンピュータビジョン、グラフィックス、エッジ処理アプリケーションに対応しています。後者は、応答性の高いスタンドアロンのデスクトップエクスペリエンス、高レベルのプロセスによるマルチタスク、複雑なAIモデルのサポート、または拡張されたローカルストレージを提供できます。
一般的なArduino設計では、ボードにはユーザーが制御可能なRGB LEDと、迅速なステータス表示のための8×13青色LEDマトリクスが組み込まれています。Wi-Fi 5とBluetooth 5.1により、リモート制御やデータ監視のための接続性が提供されます。7VDC～24VDCの電源入力(USB-Cポートではなく専用ピンを介して)により、DC/DC降圧コンバータを使用せずに、従来の電源レールと直接接続できます。
Arduino App Labは、SBCとMCUの「デュアルブレインアーキテクチャ」を、単一の専用統合開発環境(IDE)に統合しています。この合理化されたアプローチにより、技術者は一貫したワークフローでSBCとMCUの両方のアプリケーションを開発、管理、展開することができ、ユーザーの負担を軽減します。
はんだ付け不要のモジュール式拡張によるUNO Q開発の加速
Arduino UNO Qは、おなじみのArduino UNOのフォームファクタとヘッダの配置をそのままに、インテリジェントエッジアプリケーションおよび産業用アプリケーション向けにプラットフォームを拡張しています(図2)。従来のUNO互換ピンヘッダは、GPIO、電源レール、SPI、I²C、およびUART接続を露出させ、既存のArduinoシールドや組み込みワークフローとの互換性を維持しています。
図2：Arduino UNO Q SBCは、標準的なArduino UNOフォームファクタと従来のヘッダを維持しつつ、最新の高速コネクタを追加しています。(画像提供：Arduino)
高速ボトムコネクタは、従来のMCUインタフェースの限界を超えた機能を実現します。これにより、小型な構成において、周辺機器との通信速度の向上や、より高帯域幅のシステム統合が可能になります。ASX00073 Ethernet PHYシールド(図3)は、既存の配線を利用して、既存インフラ環境の拡張を容易に実現できることを示しています。同様のシールドオプションは、モータ制御やフィールドバス通信(CANバスやRS-485など)に対応しており、迅速なハードウェア拡張を通じてさらなる機能を実現します。
図3：ASX00073 Ethernet PHYシールドは、既存の配線を利用して既存インフラ環境の拡張を簡素化します。(画像提供：Arduino)
Arduino UNO Qには、オンボードのQwiicコネクタも搭載されており、I²C経由でセンサ、アクチュエータ、Arduino Modulinoモジュールを接続して、ハンダ付け不要の迅速な拡張が可能になります。これにより、試作やヒューマンマシンインターフェースの開発が大幅に加速されます。たとえば、ABX00110 Modulinoボタンボード(図4、左)は、産業用制御パネルやIoTデバイス向けの操作者入力やイベントトリガをサポートします。
ABX00107ロータリエンコーダボード(図4、中央)は、直感的なメニュー操作、パラメータ調整、およびロボット制御インターフェースを実現します。また、ABX00102飛行時間型(ToF)ボード(図4、右)は、ロボティクス、占有検出、および自動化における安全システムに有用な近接センシング機能を提供します。
図4：ABX00110ボタンボード(左)、ABX00107ロータリエンコーダボード(中央)、ABX00102 ToFボード(右)((画像提供：Arduino)
まとめ
産業用オートメーション、ロボティクス、IoTの各分野でエッジAIアプリケーションが拡大し続ける中、柔軟性の高いSBCプラットフォームは、信頼性が高く、応答性に優れ、インテリジェントなシステムを実現するための迅速かつ効果的な手段となります。
高水準の処理能力、リアルタイム制御、柔軟な接続性、モジュール式拡張機能を、小型で電力効率の高いハードウェアに統合したArduino UNO Qは、SBCがいかに試作を簡素化し、大規模な再設計を行うことなく既存のインフラを近代化できるかを体現しています。
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