La dernière version de la pile sensAI (v4.1) est disponible dès maintenant et prend en charge la feuille de route des applications basées sur l'IA de Lattice. Les améliorations et nouvelles fonctionnalités de sensAI v4.1 incluent :
o Détection de la présence de l'utilisateur pour allumer/éteindre automatiquement les appareils clients lorsqu'un utilisateur s'approche ou s'éloigne.
o Suivi de l'attention pour réduire la luminosité de l'écran d'un appareil afin de conserver la durée de vie de la batterie lorsque l'utilisateur ne regarde pas l'écran.
o Cadrage du visage pour améliorer l'expérience vidéo dans les applications de visioconférence.
o Détection des spectateurs pour savoir quand quelqu'un se tient derrière un appareil et brouille l'écran pour préserver la confidentialité des données.
· Prise en charge étendue des applications - les gains de performances et de précision rendus possibles avec la v4.1 étendent les applications cibles de la pile de solutions sensAI pour inclure les applications de détection d'objets et de défauts très précises utilisées dans les systèmes industriels automatisés. La pile dispose d'une nouvelle plate-forme matérielle pour le développement d'applications ML basées sur la voix et la vision avec une image intégrée capteur, deux microphones I2S et des connecteurs d'extension pour ajouter des capteurs supplémentaires.
· Outils - la pile de solutions sensAI dispose d'un compilateur de réseau neuronal mis à jour et prend en charge Lattice sensAI Studio, un outil basé sur une interface graphique avec une bibliothèque de modèles d'IA pouvant être configurés et entraînés pour des cas d'utilisation courants. sensAI Studio prend désormais en charge
Fonctionnalités AutoML permettant la création de modules ML basés sur des cibles d'application et d'ensemble de données. Plusieurs des modèles basés sur la plate-forme de formation à l'inférence Mobilenet ML sont optimisés pour le dernier Nexus FPGA famille, Lattice CertusPro™-NX.
La pile est compatible avec d'autres plates-formes de ML largement utilisées, y compris les dernières versions de Caffe, Keras, TensorFlow et TensorFlow Lite.
