สูงสุด Integrated Products ไมโครคอนโทรลเลอร์เครือข่ายนิวรัลพลังงานต่ำพิเศษ MAX78000 ตรวจจับและกำหนดตำแหน่งใบหน้าในวิดีโอและรูปภาพโดยใช้เครือข่ายประสาท Detectum ที่เป็นกรรมสิทธิ์ของ Xailient โครงข่ายประสาทเทียมของ Xailient ใช้พลังงานต่ำกว่า 250 เท่า (ที่เพียง 280 microJoules) เมื่อเทียบกับโซลูชันแบบฝังตัวแบบเดิม ที่ 12ms ต่อการอนุมาน เครือข่ายจะทำงานแบบเรียลไทม์และเร็วกว่าโซลูชันการตรวจจับใบหน้าที่มีประสิทธิภาพที่สุดสำหรับ Edge
ไมโครคอนโทรลเลอร์ของบริษัทที่จับคู่กับโครงข่ายประสาทเทียมของ Xailient ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการใช้พลังงานโดยรวมและอายุการใช้งานแบตเตอรี่ของแอพพลิเคชั่นขอบ/คลาวด์แบบไฮบริดที่ใช้โหมด 'ฟัง' ที่ใช้พลังงานต่ำ ซึ่งจะปลุกระบบที่ซับซ้อนมากขึ้นเมื่อตรวจพบใบหน้า
เครือข่าย Detectum neural ของ Xailient ประกอบด้วยเทคโนโลยีการโฟกัส ซูม และเทคโนโลยีภาพเพื่อตรวจจับและกำหนดตำแหน่งใบหน้าในวิดีโอและรูปภาพในอัตราที่เร็วกว่าโซลูชันซอฟต์แวร์ทั่วไปถึง 76 เท่า โดยมีความแม่นยำใกล้เคียงกันหรือดีกว่า นอกจากนี้ เครือข่ายที่ยืดหยุ่นสามารถขยายไปยังแอปพลิเคชันอื่นนอกเหนือจากการจดจำใบหน้าได้ เช่น การตรวจนับสินค้าคงคลังและการตรวจสอบปศุสัตว์ การเข้าใช้จุดจอดรถ ระดับสินค้าคงคลัง และอื่นๆ
“ด้วยโครงข่ายประสาทเทียม Xailient Detectum ทำให้ MAX78000 สามารถจัดหมวดหมู่และโลคัลไลเซชัน ดังนั้นนอกจากการเห็นใบหน้าในภาพหรือวิดีโอแล้ว คุณยังสามารถกำหนดได้ว่าใบหน้าเหล่านั้นอยู่ที่ใดในขอบเขตการมองเห็นของภาพ” Robert Muchsel กล่าว Maxim Integrated Fellow และสถาปนิกของไมโครคอนโทรลเลอร์ MAX78000 “แอปพลิเคชันขั้นสูงรวมถึงการนับบุคคล ยานพาหนะและวัตถุ การตรวจจับการมีอยู่หรือสิ่งกีดขวาง ตลอดจนการทำแผนที่เส้นทางและแผนที่ความหนาแน่นของฝีเท้า”
“AI กำลังจะเป็นอุตสาหกรรมที่ปล่อยก๊าซคาร์บอนรายใหญ่เป็นอันดับสอง” ดร. Shivy Yohanandan ซีทีโอของ Xailient และผู้ประดิษฐ์โครงข่ายประสาทเทียม Detectum ของ Xailient กล่าว เทคโนโลยี. “การแทนที่กล้องอินเทอร์เน็ตโปรโตคอลแบบเดิม 14 ตัวที่ใช้ AI บนคลาวด์แบบดั้งเดิมด้วยกล้องแบบ Edge ที่ติดตั้ง Maxim Integrated MAX78000 ที่จับคู่กับโครงข่ายประสาทเทียมของ Xailient นั้น มีผลกระทบต่อคาร์บอนเทียบเท่ากับการนำรถยนต์ที่ใช้น้ำมันเบนซินหนึ่งคันออกนอกท้องถนน”