今日の組込みシステムの課題と機会は、RTOSの信頼性、パフォーマンス、スピードを捉えつつ、固定機能に加えてAIを取り入れ、よりオープンで、よりコネクテッドなシステムをデプロイすることにあります。

同時に、RTOSはデータセンターにおけるAIや機械学習をサポートする、より高度なシステムアーキテクチャ、例えば、GPU、FPGA、多様なオープンソースや独自のソフトウェア要素とシームレスに統合される必要があります。今後、RTOSのミッションクリティカルおよびセーフティクリティカルな機能は、次世代の組込みシステムや自律型システムを構築するアプリケーション開発者だけでなく、増え続けるアプリケーションにおいても利用できるようにする必要があるのです。

Vision Systems Designの分析によると、産業用のマシンビジョンなど、リアルタイム性が求められる多くのアプリケーションでは、特定の時間内に画像を取り込み、処理し、その結果を合否判定の作動に利用することが重要です。これを確実に達成する際、無限の遅延をもたらす内部メカニズムを含む、Windows などのオペレーティングシステムは使用できません³。特にAIを活用したシステムでは、集中管理されたルールエンジンで定義された明確なルールに基づいて、コマンドに対して瞬時にローカルに反応することが要求されるため、これらの要件は極めて重要です。例えば、自動車の衝突防止システムは、警告を受けたミリ秒単位でブレーキシステムを作動させなければなりません。RTOSは、生死を分けるようなタイミングエラーを回避するように設計されています。

AIを用いた高度なアプリケーションは、今後、数ヶ月から数年にかけて、ますます多くのRTOS開発イニシアティブの基礎となることでしょう。RTOSがサポートしている範囲のAIはまだ初期段階ですが、その基礎は急速に築かれつつあります。良いニュースは、今日のRTOSは、動きの速いAIや計算環境に必要とされる高速の厳密さに対応できるように構築されているということです。