　Impulseは、製造現場のセンサーやカメラ、制御機器などから得たデータを使って、クラウドで機械学習を行い、そこで得られた推論アルゴリズムを産業用PCやIoT（モノのインターネット）ゲートウェイなどに実装して、予測や異常検知を行えるようにするソリューションだ。「既に製造業を中心に140社に採用されており、そこで得られた知見やノウハウが反映されている」（ブレインズテクノロジーの説明員）という。

　展示では、エッジ端末となる三菱電機の産業用PC「MELIPC」に、製造現場からの各種センサーデータを収集するデータコレクターとなる「Edgecross」、クラウド側の「AWS IoT」と連携するための「AWS Greengrass」、Impulseで生成した推論アルゴリズムを実装し、検査対象となるギヤの異常を検知するイメージデモを披露した。

ブレインズテクノロジーの「Impulse」による展示デモの構成イメージ（クリックで拡大）

検査対象となるギヤの異常検知結果（左）。赤い粒が載っているギヤに異常があることを示している（右）（クリックで拡大）

　なお、この展示コーナーでは、三菱電機の参考出品としてAWS Greengrassを組み込んだPLCも展示されていた。AWS Greengrassを動作させるには、PCクラスの処理能力が必要とされるが、限定的な処理能力しか持たないPLCでも動作させることが可能なようだ。推論アルゴリズムを実用的に使うのは難しいとしても、産業用PCやIoTゲートウェイのない製造現場のデータ収集をより容易に行えることが期待される。

「AWS Greengrass」を組み込んだPLC（クリックで拡大）

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