IoT / ハードウェア
センサネットワーク、エッジコンピューティング、デバイス制御ループ。
センサ → ゲートウェイ → クラウド
定番の IoT パイプラインです。リソース制約のあるデバイスがローカル ゲートウェイ経由でクラウドバックエンドへデータを送り、そこで 保管と分析が行われます。
doc { cols: 4 }
icon :sens tabler/temperature "Sensor"
icon :gw tabler/router "Gateway"
icon :cld tabler/cloud "Cloud"
icon :dash tabler/chart-dots "Dashboard"
sens --> gw "Bluetooth"
gw --> cld "MQTT"
cld --> dashロボットの制御ループ
センス → プラン → アクト、毎ティック繰り返します。プランの ステップは ML モデルが入り得る場所で、他は決定的です。
doc { cols: 4 }
icon :world tabler/leaf "Environment"
icon :sense tabler/camera "Sense"
icon :plan tabler/brain "Plan"
icon :act tabler/engine "Actuate"
world --> sense
sense --> plan
plan --> act
act --> world "effect"スマートホームのトポロジ
ローカルネットワーク上のハブ & スポーク構成です。ハブがクラウドへ 橋渡しすることで、遠隔操作や音声アシスタントへの接続が可能に なります。
doc { cols: 3, rows: 3 }
icon :hub @B2 tabler/home-bolt "Hub" sizeScale=1.3
icon :lights @A1 tabler/bulb "Lights"
icon :lock @C1 tabler/lock "Lock"
icon :cam @A3 tabler/camera "Camera"
icon :therm @C3 tabler/temperature "Thermo"
hub <-> lights
hub <-> lock
hub <-> cam
hub <-> thermエッジ + クラウドの推論
低レイテンシが求められる推論はエッジで実行し、集約分析は クラウドへ送ります。モデルはクラウドで再学習し、定期的に エッジへプッシュバックします。
doc { cols: 4, rows: 2 }
icon :sens @A2 tabler/camera "Camera"
icon :edge @B2 tabler/device-tv "Edge"
icon :cloud @D2 tabler/cloud "Cloud"
icon :model @D1 tabler/brain "Retrain"
sens --> edge "stream"
edge --> cloud "metrics"
cloud --> model "new data"
model --> edge "deploy"