2021年11月5日—開(kāi)發(fā)AI工具以構(gòu)建智能物聯(lián)網(wǎng)(IoT)終端的領(lǐng)先開(kāi)發(fā)商之一SensiML™公司宣布與安森美(onsemi)合作，為自主傳感器數(shù)據(jù)處理和預(yù)測(cè)建模提供完整的機(jī)器學(xué)習(xí)方案。這合作結(jié)合SensiML的Analytics Toolkit開(kāi)發(fā)軟件與安森美的RSL10傳感器開(kāi)發(fā)套件，為工業(yè)生產(chǎn)流程控制和監(jiān)測(cè)等邊緣感知應(yīng)用創(chuàng)建了一個(gè)理想的平臺(tái)。SensiML能在較小的內(nèi)存空間內(nèi)支持AI功能，加上RSL10平臺(tái)提供的先進(jìn)感知和Bluetooth®低功耗聯(lián)接，賦能精密的智能感知，無(wú)需對(duì)高度動(dòng)態(tài)的原始傳感器數(shù)據(jù)做云分析。
低功耗自主邊緣節(jié)點(diǎn)應(yīng)用RSL10傳感器開(kāi)發(fā)套件具有業(yè)界最低功耗的藍(lán)牙低功耗聯(lián)接，它將RSL10無(wú)線電與全套環(huán)境和慣性運(yùn)動(dòng)傳感器結(jié)合在一塊極小的電路板上，可隨時(shí)與SensiML Toolkit聯(lián)接。開(kāi)發(fā)人員一起使用基于RSL10的平臺(tái)和SensiML軟件，可易于將低延遲的本地AI預(yù)測(cè)算法添加到他們的工業(yè)可穿戴設(shè)備、機(jī)器人、過(guò)程控制或預(yù)測(cè)性維護(hù)應(yīng)用中，無(wú)論他們是否具備數(shù)據(jù)科學(xué)和AI專知。由此產(chǎn)生的自動(dòng)生成的代碼賦能智能感知嵌入式終端，能在事件發(fā)生的地方將原始傳感器數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為關(guān)鍵的洞察事件，并能實(shí)時(shí)采取適當(dāng)?shù)男袆?dòng)。此外，智能終端還只在數(shù)據(jù)提供有價(jià)值的洞見(jiàn)時(shí)才進(jìn)行通信，大大減少了網(wǎng)絡(luò)流量。
安森美應(yīng)用工程副總裁Dave Priscak說(shuō)：“對(duì)于關(guān)鍵的工業(yè)生產(chǎn)流程來(lái)說(shuō)，基于云的分析增加不想要的、不確定的延遲，且太慢、太遠(yuǎn)、太不可靠。用本地機(jī)器學(xué)習(xí)分析一個(gè)關(guān)鍵事件相較用遠(yuǎn)程云學(xué)習(xí)分析的好處，可等同于生產(chǎn)保持在線，設(shè)備不發(fā)生昂貴的停機(jī)時(shí)間，人員保持安全和生產(chǎn)力。”
SensiML首席執(zhí)行官(CEO)Chris Rogers說(shuō)：“其他用于邊緣的AutoML方案僅依賴神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類模型，只有最基本的AutoML規(guī)定，為特定的應(yīng)用產(chǎn)生次優(yōu)的代碼。我們?nèi)娴腁utoML模型搜索不僅包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，還包括一系列經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，以及分段器、功能選擇和數(shù)字信號(hào)調(diào)節(jié)變換，以提供最緊湊的模型，滿足應(yīng)用的性能需求�！�
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