【導讀】2021年11月5日—開發AI工具以構建智能物聯網(IoT)終端的領先開發商之一SensiML?公司宣布與安森美(onsemi)合作，為自主傳感器數據處理和預測建模提供完整的機器學習方案。 這合作結合SensiML的Analytics Toolkit開發軟件與安森美的RSL10傳感器開發套件，為工業生產流程控制和監測等邊緣感知應用創建了一個理想的平臺。 SensiML能在較小的內存空間內支持AI功能，加上RSL10平臺提供的先進感知和Bluetooth?低功耗聯接，賦能精密的智能感知，無需對高度動態的原始傳感器數據做云分析。
● 為安森美的超低功耗RSL10傳感器開發套件提供完整的人工智能(AI)/機器學習感知方案
● 基于RSL10的平臺賦能傳感器處理和無線通信
● 無需數據科學專知就能為智能工業應用實現AI
低功耗自主邊緣節點應用
RSL10傳感器開發套件具有業界最低功耗的藍牙低功耗聯接，它將RSL10無線電與全套環境和慣性運動傳感器結合在一塊極小的電路板上，可隨時與SensiML Toolkit聯接。開發人員一起使用基于RSL10的平臺和SensiML軟件，可易于將低延遲的本地AI預測算法添加到他們的工業可穿戴設備、機器人、過程控制或預測性維護應用中，無論他們是否具備數據科學和AI專知。 由此產生的自動生成的代碼賦能智能感知嵌入式終端，能在事件發生的地方將原始傳感器數據轉化為關鍵的洞察事件，并能實時采取適當的行動。此外，智能終端還只在數據提供有價值的洞見時才進行通信，大大減少了網絡流量。
安森美應用工程副總裁Dave Priscak說：“對于關鍵的工業生產流程來說，基于云的分析增加不想要的、不確定的延遲，且太慢、太遠、太不可靠。 用本地機器學習分析一個關鍵事件相較用遠程云學習分析的好處，可等同于生產保持在線，設備不發生昂貴的停機時間，人員保持安全和生產力?！?/p>
SensiML首席執行官(CEO) Chris Rogers說：“其他用于邊緣的AutoML方案僅依賴神經網絡分類模型，只有最基本的AutoML規定，為特定的應用產生次優的代碼。 我們全面的AutoML模型搜索不僅包括神經網絡，還包括一系列經典的機器學習算法，以及分段器、功能選擇和數字信號調節變換，以提供最緊湊的模型，滿足應用的性能需求?！?/p>
供貨
SensiML的 Analytics Toolkit和安森美的RSL10傳感器開發套件都可馬上從各自的公司供貨。欲了解更多信息，請訪問SensiML信息頁：
https://sensiml.com/partners/onsemi
關于SensiML
SensiML是QuickLogic (美國納斯達克股票代號：QUIK) 的子公司，提供尖端軟件，使超低功耗IoT終端能夠實現AI，在設備內將原始傳感器數據轉化為有意義的洞見。該公司的旗艦方案SensiML Analytics Toolkit提供一個端到端的開發平臺，涵蓋數據采集、標簽、算法和固件自動生成和測試。SensiML Toolkit支持Arm? Cortex?-M級及以上微控制器內核、英特爾 x86指令集處理器，以及具有FPGA優化的異構內核QuickLogic SoC和QuickAI平臺。欲了解更多信息，請訪問www.sensiml.com。
推薦閱讀：
Digi-Key與ADI以及Molex聯合推出《供應鏈大轉型》視頻系列
2021年度全球電子成就獎揭曉，艾邁斯歐司朗斬獲“年度最佳電子企業”等兩項大獎
