Im Inneren des JetSys-2010 arbeitet ein Nvidia-Jetson-Orin-NX-Modul mit 16 GB Arbeitsspeicher, das rund 100 Int8-TOPs KI-Leistung bereitstellt. Ein ausgeklügeltes passives Kühlkonzept, eine bahnzertifizierte Weitbereichs-Stromversorgung (16,8–154 V DC) sowie umfassende Konformität zu EN 50155 und EN 45545 machen das System robust gegenüber Temperatur, Erschütterung und elektrischen Störungen – ein wesentlicher Aspekt für den Einsatz in Schienen- und Nutzfahrzeugen.
Rechenpower satt
Das Jetson-Orin-NX-SoM basiert auf einer ARM-Architektur und kombiniert acht CPU-Kerne mit einer leistungsstarken GPU der Nvidia-Ampere-Generation, inklusive 1024 CUDA-Cores und 32 Tensor-Cores. Damit können selbst rechenintensive Anwendungen wie Bildverarbeitung, Objekterkennung, Deep Learning oder multimodale Sensorfusion direkt am Einsatzort verarbeitet werden. Die 16 GB LPDDR5-RAM ermöglichen eine hohe Speicherbandbreite, während M.2 NVMe-SSDs mit bis zu 2 TB für ausreichend lokalen Speicher sorgen – eine wichtige Voraussetzung für das Arbeiten ohne Cloud-Anbindung. Elma integriert das Rechenmodul in ein Trägerboard mit CompactPCI-Serial-Backplane, was den Austausch oder die Skalierung erleichtert. Neben der Orin-NX-Variante lassen sich auch SoMs mit geringerer Leistung – etwa Jetson Orin Nano – adaptieren, um unterschiedliche Leistungsklassen und Energieprofile zu bedienen. Damit eignet sich das System auch für kosten- und energieeffiziente Anwendungen.
Kompakte Plattform für anspruchsvolle Umgebungen
Die JetSys-2010-Plattform misst lediglich 182 × 161 × 64 mm und wiegt rund 4,5 kg. Das kompakte Aluminiumgehäuse übernimmt gleichzeitig die Wärmeableitung und erlaubt einen lüfterlosen, wartungsarmen Betrieb. Dank Conformal Coating sind die internen Komponenten gegen Staub, Feuchtigkeit und Korrosion geschützt. Das System erfüllt die Bahnnormen EN 50155 (Schock, Vibration, EMV, Temperaturbereich) sowie die Brandschutzrichtlinie EN 45545. Damit ist ein Einsatz in Zügen, Trams oder Metros ebenso denkbar wie in Sonderfahrzeugen, mobilen Maschinen oder industriellen Außenanlagen.
Die I/O-Ausstattung umfasst zwei M12-Gigabit-Ethernet-Ports für industrielle Netzwerke, eine USB-2.0-Schnittstelle sowie wahlweise RS232-, RS485- oder CAN-Bus-Verbindungen. Wartungsschnittstellen wie USB-Konsole und interner DisplayPort sind ebenfalls vorgesehen. Über Mezzanine-Module können weitere Funktionen ergänzt werden, beispielsweise für Kameraeingänge (GMSL), zusätzliche digitale I/Os oder analoge Signalverarbeitung.
Softwarestack für alle Fälle
Elma setzt auf die Nvidia-JetPack-Plattform ab Version 5.1.2. Diese bietet eine vollintegrierte Softwareumgebung auf Basis von Ubuntu, inklusive CUDA, TensorRT, cuDNN, OpenCV und DeepStream. Damit können KI-Anwendungen mit GPU-Beschleunigung unmittelbar auf dem System betrieben werden. Durch das von Elma bereitgestellte Board Support Package (BSP) sind sämtliche Hardware-Komponenten wie Netzwerk, serielle Schnittstellen oder individuelle I/Os direkt angebunden. Entwickler profitieren so von einer sofort einsetzbaren Plattform mit Docker-Unterstützung und einfacher Modellintegration – ideal für schnelle Prototypen und Serieneinführungen.
Lokale Intelligenz statt Cloud-Abhängigkeit
Ein zentrales Merkmal des JetSys-2010 ist die vollständig lokale Datenverarbeitung. Alle KI-Berechnungen finden im Gerät statt, sodass keine sensiblen Bild- oder Sensordaten an externe Server übermittelt werden müssen. Lediglich anonymisierte Metadaten oder Ereignisse werden – wenn überhaupt – an übergeordnete Systeme weitergegeben. Dies ist insbesondere im Kontext des EU AI Act und datenschutzrechtlicher Anforderungen ein entscheidender Vorteil. Für viele Anwendungen in der Bahn- und Sicherheitsbranche ist diese Architektur nicht nur ein Komfortmerkmal, sondern eine regulatorische Notwendigkeit. Gleichzeitig werden Netzwerkkapazitäten geschont, was das System auch für abgeschottete oder netzunsichere Einsatzorte wie Tunnelabschnitte, ländliche Logistikknoten oder temporäre Einsatzorte prädestiniert.
Einsatz in Bahn, Logistik, Agrar und Industrie
Die Plattform eignet sich besonders für Anwendungen mit hoher Sensorikdichte und Bedarf an Echtzeitverarbeitung. In der Bahn können damit Personenströme analysiert, unbefugte Zugänge erkannt oder automatisierte Durchsagen zur Wagenbelegung gesteuert werden. Auch vorausschauende Wartung durch visuelle oder akustische Anomalieerkennung ist möglich. In der Logistik kann das JetSys-2010 in fahrerlosen Transportsystemen, auf Flurförderzeugen oder in Umschlagsplätzen als zentrales KI-System dienen. In der Agrartechnik wiederum kann es auf selbstfahrenden Maschinen zur Bilderkennung von Erntegut, Reihenführung oder Hinderniserkennung eingesetzt werden. Weitere Einsatzmöglichkeiten ergeben sich im Bereich der Industrie 4.0 – etwa zur Qualitätsüberwachung, Produktionsoptimierung oder bei sicherheitskritischen Anwendungen in Chemie- oder Energieanlagen. Die Einsatzmöglichkeiten dieser Plattform sind jedoch nicht auf diese Anwendungsfälle begrenzt – sie erstrecken sich über zahlreiche Branchen und Industriezweige hinweg.
Vorteile für Entwickler und Anwender
Entwickler profitieren von einer kurzen Time-to-Market durch das vorintegrierte Softwarepaket, das nahtlos auf bewährten Nvidia-Tools aufsetzt. Die Nähe zum Nvidia-Developer-Kit erleichtert den Transfer bestehender Anwendungen. Gleichzeitig erlaubt die modulare Hardwarearchitektur die Anpassung an verschiedene Leistungs-, Energie- und I/O-Anforderungen – von Pilotprojekten bis zur Serienproduktion. Anwender profitieren von einem langlebigen, wartungsarmen System, das unabhängig von externer Infrastruktur funktioniert. Die robuste Mechanik, die passive Kühlung, das industrielle Spannungsmanagement sowie die Bahnzulassung machen das JetSys-2010 zu einer industriellen KI-Plattform, die Sicherheit, Skalierbarkeit und Integrationstiefe vereint. Gerade in Umgebungen mit regulatorischen oder infrastrukturellen Einschränkungen liefert das System einen entscheidenden Vorteil: Es bringt KI-Rechenleistung genau dorthin, wo sie gebraucht wird – zuverlässig, lokal und kompromisslos.
