AWS IoT Greengrass 機械学習推論ソリューションアクセラレーター

背景

AWS IoT Greengrass 機械学習推論ソリューションアクセラレーターは、Amazon SageMaker でトレーニングした機械学習モデルを、AWS IoT Greengrass を実行するローカルエッジデバイスにデプロイし実行する方法を示します。ローカルで生成したデータでローカル推論を実行し、推論結果を接続している AWS IoT Greengrass 対応デバイスや AWS に送信する機能も備えています。

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AWS IoT Greengrass 機械学習推論

バージョン: 1.0
最終更新: 2019 年 10 月
作成者: AWS 

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概要

このソリューションアクセラレーターは、AWS IoT のサービスを使用してローカルで接続されたデバイスからデータを収集し、そのデータを AWS IoT Greengrass 機械学習推論を使用して処理します。下図は、AWS CloudFormation テンプレート、付属のソースコードおよびドキュメントを使用して自動的にデプロイできるアーキテクチャを表しています。

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ユースケース

このソリューションアクセラレーターでさまざまなユースケースのシナリオを解決できます。接続されたカメラやセンサーネットワークなど、ローカルのデータソースから AWS IoT Greengrass デバイスにデータをストリーミングして、ローカルの関数を使用してそのデバイスで実行されている推論サービスを呼び出すことができます。

例えば、自動化された分別再利用施設では複数のカメラを運用して廃棄物を識別しています。資源が分別プロセスを通過する間、各カメラは毎秒 1 枚画像を撮影します。この画像はキャプチャされ、AWS IoT Greengrass を実行するデバイスに送られます。ここで、キャプチャされた画像に対してローカル推論が行われ、分別再利用施設で決められているルールに従って、適切なアクションがとられます。

アーキテクチャ

ソリューションアーキテクチャは 3 つの主要部分で構成されています。データソース (接続されたカメラやネットワークストリーミングプロトコルなど) は raw データ入力の提供を行います。AWS IoT Greengrass Core は、データソースおよびクラウドに接続しているローカルのハードウェアで実行され、AWS Lambda 関数を実行します。AWS IoT CoreAmazon SageMakerAmazon S3Amazon DynamoDBAWS Lambda など、クラウド内の AWS サービスは、コンピューティング、ストレージ、メッセージング、モデルのトレーニングと改善を担当します。

このソリューションアクセラレーターでは、Lambda 関数を使用してソースからデータを取得し、推論用に事前処理します。推論は Lambda 関数または IoT Greengrass Connector を使用してローカルで行われます。ローカルのアクションをトリガーできる予測が行われ、結果がクラウドに送信されます。

特徴

カスタマイズ可能

このソリューションアクセラレーターはハードウェアに依存しませんが、AWS IoT Greengrass を実行するあらゆるハードウェアで機械学習モデルをデプロイおよび実行できるように、カスタマイズできます。AWS Partner Device Catalog に、IoT Greengrass の実行と AWS との相互運用をテスト済みの認定デバイスのリストが掲載されています。AWS IoT Device Tester を使用して、お持ちのハードウェアで AWS IoT Greengrass の実行をご自分でテストすることもできます。

拡張可能

このソリューションアクセラレーターは、AWS IoT Greengrass ソリューションアクセラレーターを使用した抽出、変換、格納 (ETL) を補完するものであり、別の機械学習モデルや可視化ツールの使用など、データの取り込みおよびプロセス要件が異なる場合の処理に対応できます。