Summary

  • エコピースのAI画像認識を基盤とする水上汚染源検知・自律浄化ソリューション「エコボット(ECOBOT)」
  • UAE現地インフラにリベリオンのNPUサーバを構築し、エコボットを導入
  • フィジカルAI環境においてGPUと比較し、電力効率を2倍に向上させ、運用効率の向上を実現

Challenge

中東地域では、石油・ガス産業の発展に伴い、原油生産過程で発生する排水や浮上油の処理が課題となっています。特に、貯水池などの水上環境では人手による処理に多くの時間を要し、汚染物質が長期間放置されることで、追加対応やコスト増加といった課題が顕在化していました。こうした課題を背景に、エコピースが開発したAI画像認識を基盤とする水上汚染源検知・自律浄化ソリューションに注目が集まりました。

Solution

エコピースは、リベリオンのATOM™ NPUを基盤とする中央サーバを導入し、AI水質浄化ロボットシステムを構築しました。ドバイのアル・ジャダフ（Al Jadaf）港湾で運用中のエコボットが撮影した画像データを送信すると、アブダビに設置されたNPUサーバが物体検知モデルにより汚染物質を高精度に検出し、同時に深度推定モデルを用いて3D距離を算出します。結果を受信したエコボットは対象に接近し、浮上油回収ポンプを稼働させ、内部の油分離機構・フィルター設計により吸引・ろ過を行います。
エッジデバイスでの処理が困難な高解像度データに基づく高精度AI推論は、中央サーバで処理されます。これにより、システム負荷の軽減とバッテリー効率の最適化を実現し、持続可能な運用を支援します。NPUサーバはGPUサーバと比較して電力消費が少なく、導入および運用コストも安価であるため、AIインフラを経済的に構築することが可能です。

Result

エコピースのエコボットは、リベリオンのATOM™ NPUの導入により、GPUと比較して電力効率を2倍に向上したことがTTA認証により公式に検証されています。この成果をもとに、UAE現地においてNPUを基盤とする推論インフラを構築しました。本事例は、韓国のAI半導体を基盤とするフィジカルAIソリューションがグローバル市場へ展開した意義ある事例といえます。さらに、リベリオンNPUが単なる推論にとどまらず、複数のAIモデルが連携するフィジカルAI分野においても、GPUを実質的に代替可能であることを示しています。

Appendix：NPU活用ガイド

クイックスタート
：事前学習済みモデルの準備　→　RBLNコンパイラによるモデルのコンパイル　→　コンパイル済みモデルのロードおよび推論