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SensiML与安森美合作 开展工业边缘AI感知应用

2021-11-05 11:20 媒体合作

导读:这合作结合SensiML的Analytics Toolkit开发软件与安森美的RSL10传感器开发套件,为工业生产流程控制和监测等边缘感知应用创建了一个理想的平台。

  2021年11月5日,开发AI工具以构建智能物联网(IoT)终端的领先开发商之一SensiML公司宣布与安森美(onsemi)合作,为自主传感器数据处理和预测建模提供完整的机器学习方案。这合作结合SensiML的Analytics Toolkit开发软件与安森美的RSL10传感器开发套件,为工业生产流程控制和监测等边缘感知应用创建了一个理想的平台。SensiML能在较小的内存空间内支持AI功能,加上RSL10平台提供的先进感知和Bluetooth低功耗联接,赋能精密的智能感知,无需对高度动态的原始传感器数据做云分析。

  低功耗自主边缘节点应用

  RSL10传感器开发套件具有业界最低功耗的蓝牙低功耗联接,它将RSL10无线电与全套环境和惯性运动传感器结合在一块极小的电路板上,可随时与SensiML Toolkit联接。开发人员一起使用基于RSL10的平台和SensiML软件,可易于将低延迟的本地AI预测算法添加到他们的工业可穿戴设备、机器人、过程控制或预测性维护应用中,无论他们是否具备数据科学和AI专知。由此产生的自动生成的代码赋能智能感知嵌入式终端,能在事件发生的地方将原始传感器数据转化为关键的洞察事件,并能实时采取适当的行动。此外,智能终端还只在数据提供有价值的洞见时才进行通信,大大减少了网络流量。

  安森美应用工程副总裁Dave Priscak说:“对于关键的工业生产流程来说,基于云的分析增加不想要的、不确定的延迟,且太慢、太远、太不可靠。用本地机器学习分析一个关键事件相较用远程云学习分析的好处,可等同于生产保持在线,设备不发生昂贵的停机时间,人员保持安全和生产力。”

  SensiML首席执行官(CEO)Chris Rogers说:“其他用于边缘的AutoML方案仅依赖神经网络分类模型,只有最基本的AutoML规定,为特定的应用产生次优的代码。我们全面的AutoML模型搜索不仅包括神经网络,还包括一系列经典的机器学习算法,以及分段器、功能选择和数字信号调节变换,以提供最紧凑的模型,满足应用的性能需求。”

  供货

  SensiML的Analytics Toolkit和安森美的RSL10传感器开发套件都可马上从各自的公司供货。欲了解更多信息,请访问SensiML信息页 。