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SensiML與安森美合作開展工業(yè)邊緣AI感知應用

2021/11/9 11:24:15   電源在線網
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  2021年11月5日—開發(fā)AI工具以構建智能物聯網(IoT)終端的領先開發(fā)商之一SensiML™公司宣布與安森美(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習方案。這合作結合SensiML的Analytics Toolkit開發(fā)軟件與安森美的RSL10傳感器開發(fā)套件,為工業(yè)生產流程控制和監(jiān)測等邊緣感知應用創(chuàng)建了一個理想的平臺。SensiML能在較小的內存空間內支持AI功能,加上RSL10平臺提供的先進感知和Bluetooth®低功耗聯接,賦能精密的智能感知,無需對高度動態(tài)的原始傳感器數據做云分析。

  低功耗自主邊緣節(jié)點應用RSL10傳感器開發(fā)套件具有業(yè)界最低功耗的藍牙低功耗聯接,它將RSL10無線電與全套環(huán)境和慣性運動傳感器結合在一塊極小的電路板上,可隨時與SensiML Toolkit聯接。開發(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、過程控制或預測性維護應用中,無論他們是否具備數據科學和AI專知。由此產生的自動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鍵的洞察事件,并能實時采取適當的行動。此外,智能終端還只在數據提供有價值的洞見時才進行通信,大大減少了網絡流量。

  安森美應用工程副總裁Dave Priscak說:“對于關鍵的工業(yè)生產流程來說,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。用本地機器學習分析一個關鍵事件相較用遠程云學習分析的好處,可等同于生產保持在線,設備不發(fā)生昂貴的停機時間,人員保持安全和生產力!

  SensiML首席執(zhí)行官(CEO)Chris Rogers說:“其他用于邊緣的AutoML方案僅依賴神經網絡分類模型,只有最基本的AutoML規(guī)定,為特定的應用產生次優(yōu)的代碼。我們全面的AutoML模型搜索不僅包括神經網絡,還包括一系列經典的機器學習算法,以及分段器、功能選擇和數字信號調節(jié)變換,以提供最緊湊的模型,滿足應用的性能需求!

  供貨

  SensiML的Analytics Toolkit和安森美的RSL10傳感器開發(fā)套件都可馬上從各自的公司供貨。欲了解更多信息,請訪問SensiML信息頁:

  https://sensiml.com/partners/onsemi

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