SensiML與安森美合作 開(kāi)展工業(yè)邊緣AI感知應用

開(kāi)發(fā)AI工具以構建智能物聯(lián)網(wǎng)(IoT)終端的領(lǐng)先開(kāi)發(fā)商之一SensiML?公司近日宣布與安森美(onsemi)合作，為自主傳感器數據處理和預測建模提供完整的機器學(xué)習方案。 這合作結合SensiML的Analytics Toolkit開(kāi)發(fā)軟件與安森美的RSL10傳感器開(kāi)發(fā)套件，為工業(yè)生產(chǎn)流程控制和監測等邊緣感知應用創(chuàng )建了一個(gè)理想的平臺。 SensiML能在較小的內存空間內支持AI功能，加上RSL10平臺提供的先進(jìn)感知和Bluetooth^?低功耗聯(lián)接，賦能精密的智能感知，無(wú)需對高度動(dòng)態(tài)的原始傳感器數據做云分析。

-―   為安森美的超低功耗RSL10傳感器開(kāi)發(fā)套件提供完整的人工智能(AI)/機器學(xué)習感知方案

-―   基于RSL10的平臺賦能傳感器處理和無(wú)線(xiàn)通信

-―   無(wú)需數據科學(xué)專(zhuān)知就能為智能工業(yè)應用實(shí)現AI

低功耗自主邊緣節點(diǎn)應用
RSL10傳感器開(kāi)發(fā)套件具有業(yè)界最低功耗的藍牙低功耗聯(lián)接，它將RSL10無(wú)線(xiàn)電與全套環(huán)境和慣性運動(dòng)傳感器結合在一塊極小的電路板上，可隨時(shí)與SensiML Toolkit聯(lián)接。開(kāi)發(fā)人員一起使用基于RSL10的平臺和SensiML軟件，可易于將低延遲的本地AI預測算法添加到他們的工業(yè)可穿戴設備、機器人、過(guò)程控制或預測性維護應用中，無(wú)論他們是否具備數據科學(xué)和AI專(zhuān)知。 由此產(chǎn)生的自動(dòng)生成的代碼賦能智能感知嵌入式終端，能在事件發(fā)生的地方將原始傳感器數據轉化為關(guān)鍵的洞察事件，并能實(shí)時(shí)采取適當的行動(dòng)。此外，智能終端還只在數據提供有價(jià)值的洞見(jiàn)時(shí)才進(jìn)行通信，大大減少了網(wǎng)絡(luò )流量。

安森美應用工程副總裁Dave Priscak說(shuō)：“對于關(guān)鍵的工業(yè)生產(chǎn)流程來(lái)說(shuō)，基于云的分析增加不想要的、不確定的延遲，且太慢、太遠、太不可靠。 用本地機器學(xué)習分析一個(gè)關(guān)鍵事件相較用遠程云學(xué)習分析的好處，可等同于生產(chǎn)保持在線(xiàn)，設備不發(fā)生昂貴的停機時(shí)間，人員保持安全和生產(chǎn)力?！?/p>

SensiML首席執行官(CEO) Chris Rogers說(shuō)：“其他用于邊緣的AutoML方案僅依賴(lài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )分類(lèi)模型，只有最基本的AutoML規定，為特定的應用產(chǎn)生次優(yōu)的代碼。 我們全面的AutoML模型搜索不僅包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，還包括一系列經(jīng)典的機器學(xué)習算法，以及分段器、功能選擇和數字信號調節變換，以提供最緊湊的模型，滿(mǎn)足應用的性能需求?！?/p>

供貨

SensiML的 Analytics Toolkit和安森美的RSL10傳感器開(kāi)發(fā)套件都可馬上從各自的公司供貨。