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Gitter Halbleiter, ein führender Anbieter von programmierbaren Geräten mit geringem Stromverbrauch, hat kürzlich seine neueste Roadmap für KI/ML-Lösungen mit geringem Stromverbrauch angekündigt, die Netzwerk-Edge-Anwendungen wie Client-Computing-Geräte dabei unterstützen können, die Batterielebensdauer zu verlängern und ein innovatives Benutzererlebnis zu bieten. Sie basieren auf der preisgekrönten Lösungssammlung Lattice sensAITM und laufen auf dem Lattice Nexus™ FPGA, die OEMs bei der Entwicklung intelligenter, in Echtzeit arbeitender, energiesparender und hardwarebeschleunigter KI-Geräte online unterstützen kann, die auch vor Ort aufgerüstet werden können. Unterstützt in Zukunft weitere KI-Algorithmen.
Client-Computergeräte erfordern zunehmend eine schnelle Reaktion und ein kontextbezogenes Benutzererlebnis, hochwertige Videokonferenzen und kollaborative Anwendungen. Die Lattice Nexus FPGA- und sensAI-Lösungssammlung ist eine ideale Plattform für die Entwicklung von Computer Vision und Sensor Fusionsanwendungen, die die Beteiligung und Zusammenarbeit der Benutzer verbessern und die Privatsphäre der Benutzer schützen können. Beispielsweise kann das Client-Gerät die von der Kamera gesammelten Bilddaten analysieren, um festzustellen, ob sich dahinter befindliche Personen zu nahe am Benutzer befinden. Es kann auch zu Unschärfen kommen Bildschirm B. um die Privatsphäre zu schützen, oder den Bildschirm dimmen, um die Akkulaufzeit zu verlängern, wenn die Aufmerksamkeit des Benutzers auf andere Dinge gerichtet ist.
Matt Dobrodziej, Vice President of Marketing and Business Development bei Lattice, sagte: „KI-Anwendungen, die auf Bild-, Ton- und anderen Sensoren basieren, werden das Client-Computing-Erlebnis revolutionieren. Unsere sensAI unterstützt verschiedene Netzwerk-Edge-KI-Lösungen und befähigt Client-Geräte mit Kontextbewusstsein. , Lassen Sie sie wissen, wann, wo und wie sie verwendet werden. Unser Nexus FPGA erreicht diese Funktion mit einem branchenführenden geringen Stromverbrauch.“
Im Vergleich zu Geräten, die CPUs zum Antreiben von KI-Anwendungen verwenden, haben KI-Computergeräte, die mit sensAI entwickelt wurden und auf Lattice-FPGAs laufen, eine 28 % längere Akkulaufzeit. sensAI unterstützt auch Software-Updates vor Ort, um die Entwicklung von KI-Algorithmen aufrechtzuerhalten, und ermöglicht OEMs die Flexibilität, verschiedene Sensoren und SoC-Technologien auszuwählen, um sie an ihre Geräte anzupassen.
Lattice arbeitet mit führenden Partnern aus dem KI-Ökosystem zusammen, um eine Roadmap für die Entwicklung der Client-Computing-KI-Erfahrung von Lattice zu entwickeln.
Stephen Morganstein, Vizepräsident von Mirametrix, sagte: „Unsere Aufmerksamkeitserkennungssoftware Glance by Mirametrix kann das Gesicht, die Augen und die Blickbewegungen des Benutzers erfassen, um das Bewusstsein und die Aufmerksamkeit des Benutzers zu verstehen. Dieses Unikat Technologie Entwickelte intelligente Geräte können eine natürlichere Interaktion mit immersiveren Benutzererlebnissen und Geräten ermöglichen. Die Sammlung von sensAI-Lösungen und FPGAs mit geringem Stromverbrauch von Lattice kann Entwicklern dabei helfen, neuartige KI-Funktionen zu implementieren und die Akkulaufzeit von Geräten zu verbessern.“
Die neueste Version (v4.1) des sensAI-Lösungssets wurde veröffentlicht, um die KI-basierte Anwendungs-Roadmap von Lattice zu unterstützen. Zu den verbesserten und neuen Funktionen gehören:
● Referenzdesign für Client-Computing-KI-Erfahrung
o Benutzererkennung: Wenn sich der Benutzer dem Gerät nähert oder es verlässt, wird das Client-Gerät automatisch ein- oder ausgeschaltet
o Aufmerksamkeitsverfolgung: Wenn die Aufmerksamkeit des Benutzers nicht auf dem Bildschirm liegt, reduzieren Sie die Bildschirmhelligkeit des Geräts, sparen Sie Strom und verlängern Sie die Nutzungszeit
o Facial Framing: Verbessern Sie das Videoerlebnis in Videokonferenzanwendungen
o Side-by-Side-Erkennung: Erkennen Sie potenzielle Blicke hinter dem Gerät, verwischen Sie den Bildschirm, um den Datenschutz zu gewährleisten
● Mehr Anwendungsunterstützung – Die Leistungs- und Genauigkeitsverbesserungen von sensAI 4.1 werden dazu beitragen, seine Zielanwendungen zu erweitern, einschließlich Anwendungen wie hochpräzise Zielerkennung und Fehlererkennung in automatisierten Industriesystemen. Das Lösungsset verfügt über eine neue Hardwareplattform, darunter integrierte Bildsensoren, zwei I2S-Mikrofone und Erweiterungsanschlüsse zum Hinzufügen weiterer Sensoren, die die Entwicklung von sprach- und bildbasierten Anwendungen für maschinelles Lernen erleichtern.
● Benutzerfreundliches Tool-sensAI hat auch den neuronalen Netzwerk-Compiler aktualisiert, um Lattice sensAI Studio zu unterstützen, ein GUI-basiertes Tool mit einer KI-Modellbibliothek, das nach Konfiguration und Schulung auf verschiedene Mainstream-Anwendungsszenarien angewendet werden kann. sensAI Studio unterstützt jetzt die AutoML-Funktion, die maschinelles Lernen erzeugen kann Module basierend auf Anwendungs- und Datensatzzielen. Einige Modelle, die auf der Inferenz-Trainingsplattform für maschinelles Lernen von Mobilenet basieren, sind für das neueste Produkt der Nexus-Serie – Lattice CertusPro™-NX – optimiert. sensAI ist auch mit anderen weit verbreiteten Plattformen für maschinelles Lernen kompatibel, darunter die neuesten Versionen von Caffe, Keras, TensorFlow und TensorFlow Lite.