Collaborazione fra SensiML e onsemi per applicazioni di rilevamento

Pubblicato il 23 novembre 2021

SensiML Corporatione onsemi hanno annunciato una collaborazione per fornire una soluzione completa di apprendimento automatico per l’elaborazione e la modellazione predittiva basata sui dati dei sensori autonomi.

La collaborazione combina il software di sviluppo Analytics Toolkit di SensiML con il kit di sviluppo per sensore RSL10 di onsemi, allo scopo di creare una piattaforma per applicazioni di rilevamento edge come il controllo e il monitoraggio dei processi industriali. SensiML offre la capacità di supportare le funzioni per l’IA con un’occupazione di memoria ridotta, in combinazione con funzioni avanzate di rilevamento e con la connettività Bluetooth Low Energy fornita dalla piattaforma RSL10, senza dover effettuare l’analisi su cloud dei dati grezzi altamente dinamici dei sensori.

“L’analisi basata su cloud è troppo lenta, remota e inaffidabile per i processi industriali più critici”, ha affermato Dave Priscak, vicepresidente della divisione ingegnerizzazione delle applicazioni di onsemi. “La differenza tra l’analisi di un evento chiave con apprendimento automatico locale e l’apprendimento remoto su cloud può fare la differenza nel garantire la continuità produttiva, nell’evitare costosi guasti alle apparecchiature e nel garantire la sicurezza e la produttività del personale”.

“Altre soluzioni AutoML per applicazioni a bordo rete si basano solo su modelli di classificazione delle reti neurali semplicemente con configurazioni AutoML di base, che danno origine a codice non ottimale per una determinata applicazione”, ha affermato Chris Rogers, CEO di SensiML. “La nostra ricerca completa del modello AutoML include non solo le reti neurali, ma anche una serie di algoritmi classici di apprendimento automatico, oltre a segmentatori, selettori di funzioni e trasformate per il condizionamento dei segnali digitali, allo scopo di fornire il modello più compatto per soddisfare i requisiti prestazionali di un’applicazione”.



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