論文の概要: An Agentic Framework for Rapid Deployment of Edge AI Solutions in Industry 5.0
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.25813v1
- Date: Wed, 29 Oct 2025 14:35:02 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-31 16:05:09.507476
- Title: An Agentic Framework for Rapid Deployment of Edge AI Solutions in Industry 5.0
- Title（参考訳）: 業界5.0におけるエッジAIソリューションの迅速な展開のためのエージェントフレームワーク
- Authors: Jorge Martinez-Gil, Mario Pichler, Nefeli Bountouni, Sotiris Koussouris, Marielena Márquez Barreiro, Sergio Gusmeroli,
- Abstract要約: 本稿では,さまざまな産業環境におけるエッジデバイスへのAIモデルの展開を簡略化する,産業用5.0の新しいフレームワークを提案する。
我々の実装はエージェントベースであり、人的、アルゴリズム的、協調的を問わず、個々のエージェントが適切に定義されたタスクに責任を負うことを意味する。
実シナリオにおける食品産業に関する予備評価は、展開時間の改善とシステム適応性のパフォーマンスを示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.879151176938763
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present a novel framework for Industry 5.0 that simplifies the deployment of AI models on edge devices in various industrial settings. The design reduces latency and avoids external data transfer by enabling local inference and real-time processing. Our implementation is agent-based, which means that individual agents, whether human, algorithmic, or collaborative, are responsible for well-defined tasks, enabling flexibility and simplifying integration. Moreover, our framework supports modular integration and maintains low resource requirements. Preliminary evaluations concerning the food industry in real scenarios indicate improved deployment time and system adaptability performance. The source code is publicly available at https://github.com/AI-REDGIO-5-0/ci-component.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,さまざまな産業環境におけるエッジデバイスへのAIモデルの展開を簡略化する,産業用5.0の新しいフレームワークを提案する。
この設計は遅延を低減し、ローカル推論とリアルタイム処理を可能にして外部データ転送を回避する。
私たちの実装はエージェントベースであり、人間、アルゴリズム、共同作業といった個々のエージェントが適切に定義されたタスクに責任を持ち、柔軟性と統合の簡略化を可能にします。
さらに、当社のフレームワークはモジュール統合をサポートし、低リソース要件を維持しています。
実シナリオにおける食品産業に関する予備評価は、展開時間の改善とシステム適応性のパフォーマンスを示している。
ソースコードはhttps://github.com/AI-REDGIO-5-0/ci-componentで公開されている。
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