חיישני תנועה בעלי יכולת למידה ממוחשבת המיועדים ל- IoT

Qeexo, מפתחת פלטפורמת הלמידה המכונה אוטומטית Qeexo AutoML (ST), ו- STMicroelectronics הודיעו על זמינותם של חיישני הליבה החישובית (MLC) של ST ב- Qeexo AutoML.

בעוד שחיישני MLC של ST מסוגלים להפחית באופן משמעותי את צריכת החשמל הכללית של המערכת על ידי הפעלת אלגוריתמים הקשורים לחישה, הבנויים ממערכות גדולות של נתונים חושים, שאחרת יפעלו על המעבד המארח. באמצעות זה חיישן נתונים, ה- Qeexo AutoML יכול לייצר אוטומטית פתרונות למידת מכונה ממוטבים ביותר עבור מכשירי Edge.

עם חביון נמוך במיוחד, צריכת חשמל נמוכה במיוחד וטביעת רגל זיכרון קטנה מאוד, פתרונות אלגוריתמיים אלו מסוגלים להתגבר על גבולות המוטלים בכוח החישוב וגודל הזיכרון, עם מודלים יעילים ללמידת מכונה עבור החיישנים המרחיבים את המערכת. חיי סוללה.

"בהתחייבות שהבטחנו לאחרונה כאשר הכרזנו על שיתוף הפעולה שלנו עם ST, Qeexo הוסיפה תמיכה במשפחת חיישני הליבה ללימוד מכונה של ST ב- Qeexo AutoML," אמר סאנג ווון לי, מנכ"ל Qeexo. "העבודה שלנו עם ST אפשרה כעת למפתחי יישומים לבנות ולפרוס במהירות אלגוריתמים של למידת מכונה על חיישני MLC של ST מבלי לצרוך מחזורי MCU ומשאבי מערכת, למגוון בלתי מוגבל של יישומים, כולל מקרים לשימוש תעשייתי ו- IoT."

"התאמת Qeexo AutoML לחיישני הליבה של מכונות הלמידה במכונה מקלה על מפתחים להוסיף במהירות למידת מכונה משובצת ליישומים בעלי צריכת החשמל הנמוכה ביותר", הוסיפה סימון פרי, מנהלת חטיבת חיישני MEMS, STMicroelectronics.

"הכנסת MLC לחיישנים שלנו, כולל LSM6DSOX או ISM330DHCX, מפחיתה משמעותית את נפחי העברת נתוני המערכת, מורידה את עיבוד הרשת ואולי מפחיתה את צריכת החשמל של המערכת בסדרי גודל תוך מתן זיהוי אירועים משופר, לוגיקת התעוררות וקצה בזמן אמת. מחשוב. "