MicroAI?將人工智能培訓引入RENESAS MCU

邊緣原生人工智能(AI)和機器學(xué)習(ML)產(chǎn)品領(lǐng)域的先驅MicroAITM今天宣布，公司已將其MicroAI AtomML?技術(shù)與Renesas RA微控制器(MCU)產(chǎn)品線(xiàn)進(jìn)行整合。與全球微控制器領(lǐng)導者Renesas合作將機器學(xué)習引入MCU，并借助MicroAI直接在嵌入式環(huán)境中訓練機器學(xué)習模型的能力——這在業(yè)界尚屬首次。

工業(yè)、商業(yè)和消費系統及設備的資產(chǎn)所有者和制造商現在可以通過(guò)利用MicroAI支持的MCU將邊緣人工智能快速應用到其機器中。這使得智能技術(shù)可以嵌入數據源，從而降低連接、云和運營(yíng)成本，同時(shí)加快人工智能解決方案的上市時(shí)間。嵌入MicroAI為機器和物聯(lián)網(wǎng)設備提供了下一代智能。

Renesas全球業(yè)務(wù)開(kāi)發(fā)高級總監Mohammed Dogar表示：“我們很高興與MicroAI合作，使我們的MCU可以支持其技術(shù)。業(yè)界一直需要將更多的洞察和情報帶到更接近數據源的地方，與MicroAI合作讓我們獲得了這樣一種解決方案?！?/p>

MicroAI是一種復雜的專(zhuān)利機器學(xué)習算法，它直接存在于機器或物聯(lián)網(wǎng)設備上，為資產(chǎn)所有者和制造商提供對其設備/裝置的行為、健康和性能的深刻洞察。例如，各種汽車(chē)裝配線(xiàn)的機器人焊接臂或農業(yè)領(lǐng)域的溫室氣體效率。資產(chǎn)所有者和制造商經(jīng)常遇到意外停機和采用靜態(tài)維護計劃的情況，這會(huì )產(chǎn)生不必要的成本和可避免的服務(wù)時(shí)間。缺乏對資產(chǎn)性能的可見(jiàn)性意味著(zhù)他們只能在問(wèn)題發(fā)生時(shí)做出反應。

通過(guò)更好地了解生產(chǎn)線(xiàn)的運行，特別是導致意外停機事件和干擾事件的原因，資產(chǎn)所有者和制造商可以進(jìn)行調整以減少這些事件，從而保持穩定的運營(yíng)。

MicroAI首席執行官Yasser Khan表示：“全球各地的公司一直希望能夠對其資產(chǎn)的性能、行為和利用情況進(jìn)行預測性洞察，以提高所部署設備的生產(chǎn)率。通過(guò)與Renesas合作，MicroAI正在利用我們的技術(shù)將機器學(xué)習引入MCU，提供直接在嵌入式環(huán)境中訓練機器學(xué)習模型的能力，從而提供這種功能?！?/p>