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SensiML與安森美合作 開展工業邊緣AI感知應用

作者:時間:2021-11-05來源:電子產品世界收藏

開發AI工具以構建智能物聯網(IoT)終端的領先開發商之一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習方案。 這合作結合SensiML的Analytics Toolkit開發軟件與安森美的RSL10傳感器開發套件,為工業生產流程控制和監測等邊緣感知應用創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,無需對高度動態的原始傳感器數據做云分析。

本文引用地址:http://www.koditutor.com/article/202111/429397.htm

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

-―   基于RSL10的平臺賦能傳感器處理和無線通信

-―   無需數據科學專知就能為智能工業應用實現AI

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低功耗自主邊緣節點應用
RSL10傳感器開發套件具有業界最低功耗的藍牙低功耗聯接,它將RSL10無線電與全套環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,設備不發生昂貴的停機時間,人員保持安全和生產力?!?/p>

SensiML首席執行官(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規定,為特定的應用產生次優的代碼。 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變換,以提供最緊湊的模型,滿足應用的性能需求?!?/p>

供貨

SensiML的 Analytics Toolkit和安森美的RSL10傳感器開發套件都可馬上從各自的公司供貨。



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