Mouser firma Edge Impulse; accelera l’intelligenza all’edge

Aggiornamento: 10 aprile 2024 Tag:ecoelicltmicrocontrolloremicrocontrollorimodulo

L'apprendimento automatico viene implementato ai margini della rete, ha spiegato Mark Patrick di Mouser, per prendere decisioni molto rapidamente ai margini della rete. I prodotti [Edge Impulse] sono progettati per consentire agli ingegneri di creare e distribuire applicazioni ML in modo molto semplice e rapido. Gli strumenti sono indipendenti dall'hardware, continua Patrick, per supportare qualsiasi piattaforma target disponibile da Mouser, ad esempio Nordic Semiconduttoredi RF52 e Bluetooth Low Energy e schede di Thingy, Silicon Labs e schede Raspberry Pi.

Tutto ciò che ha un ingombro ridotto, una memoria ridotta e prestazioni elevate per l'edge training può essere sviluppato più velocemente, più facilmente e in modo più semplice, ha riassunto Patrick.

I clienti Mouser possono ottenere un facile accesso online alla piattaforma software Edge Impulse attraverso i micrositi dei prodotti pertinenti e scoprire di più su come utilizzare il machine learning per potenziare i propri progetti. Gli utenti di Edge Impulse possono accedere all'hardware compatibile, inclusi microcontrollori e kit di sviluppo, direttamente da Mouser.

Il potenziale dell’intelligenza artificiale edge copre molteplici settori di mercato, tra cui l’industria manifatturiera, la sanità, i prodotti di consumo e il genere emergente dell’agri-AI o IA agricola dove viene utilizzata per identificare i parassiti ed è previsto per l’uso nei raccoglitori di frutta robotici dove è in grado di identificare frutti maturi che possono essere raccolti.

Secondo il distributore, la collaborazione mondiale è progettata per rimuovere le barriere che impediscono lo sviluppo di IA e ML e semplificare l’accesso ai prodotti hardware, ottimizzando lo sviluppo. La partnership si basa su precedenti collaborazioni di successo tra le due società, inizialmente con BrickML, uno strumento autonomo progettato da Edge Impulse e prodotto da Reloc. Questo sistema sumodulo (SoM) consente agli ingegneri di sviluppare e distribuire il machine learning all'edge ed è distribuito esclusivamente tramite Mouser.