概要

• データの発生源に近い場所でデータを処理する「エッジAIコンピューティング」が注目されている
• まず、エッジAIのおおまかな概念を理解し、実際にエッジAI端末を購入して使ってみる
• まずは静止画像解析、次に動画解析と進めていく
• この記事では、概要と購入したエッジAI端末（NVIDIA Jetson Nano）に関わることを紹介していく

エッジAIとは何か

• 通常AI利用する場合は、センサーから収集された各種データはマイコンボードやスマホ、ネットワークを経由し
  、クラウド上や従来型のサーバーで解析処理を行う
• エッジAIを利用すると、センサーから収集された各種データはマイコンボードやスマホ内で解析される

エッジAIのメリット

• 専用の端末を使い、分散処理を行うことで、パフォーマンスが向上する
• 画像や音声をサーバーに送らないため、通信コストが抑えられる
• 端末内で処理が完了するため、ある程度のセキュリティレベルが担保される

エッジAI端末を購入してみた

「画像」「動画」の処理に特化したNVIDIA社製の「Jetson Nano開発者キット 2GB」を学習用に購入してみた
端末だけで1万円以上と高価だが、書籍とセットで8000円程度と特価になっていたので、購入してみることにした。
※エッジAIコンピューティングはRaspberryPi4でも十分に可能ですが、Jetson Nanoは画像処理に特化しています。

なぜ購入したのか

• RaspberryPi+OpenCVの画像認識も興味があったが、特化した端末に興味を持った
• OSがLinux系のディストリビューション(Ubuntu)で動作しスキルが活かせる
• RaspberryPiの電源アダプタ、純正カメラが流用できる
• GPIO等の端子もRaspberryPiと同じ感覚で使える
• ノウハウもネット上や書籍で手に入りやすい

用意するもの

• Jetson Nano開発者キット 2GB
• RaspberryPi4 対応 電源セット(5V 3.0A)　←Jetson Nanoにも使えます
• RaspberryPi4純正カメラ、またはUSBカメラ
• microSDカード(32GB以上推奨)
• USB接続のマウス・キーボード
• HDMI接続のディスプレイ(4K推奨)

Webカメラは安いものでも十分です

後で買い足したもの(重要)

• Wifiアダプター
  Jetsonに有線LANはありますが、無線LANが搭載されていない。
  USBポートに接続するドングル型のWifiアダプターを購入した(TP-Link製)
• Jetson nano用のケース
  ファン付きを購入した。4GB版と2GB版で使えるケースの種類が違う。

ポートの説明

環境構築

• OSのインストール
  NVIDIAの開発者ページよりSDカードイメージをダウンロードし、MicroSDに書き込み
  https://developer.nvidia.com/embedded/jetpack
  MicroSDをJetson NANO本体に挿して起動するとUbuntuのセットアップ画面が起動するので、
  指示に従ってインストール

起動後の画面(4Kディスプレイ)

メニューの様子

次回に向けて

• まずは簡単な画像検出、動体検出など行ってみる
• ビジュアルプログラミング、Node-REDもこの際に試してみたい