账号:
密码:
智动化 / 新闻 /

英飞凌ModusToolbox ML实现安全AIoT微型机器学习
Dressing udstyr   2021年06月08日 星期二 浏览人次: [2492]

[德国慕尼黑讯]据调研机构 Markets and Markets 指出,人工智慧物联网(AIoT)市场将自2019年的51亿美元扩增至2024年的162亿美元,年复合成长率达26%。英飞凌科技致力于加速开发差异化AIoT产品,推出ModusToolbox Machine Learning (ML),可以在英飞凌PSoC微控器 (MCUs)上实现基于深度学习的工作负载。

英飞凌ModusToolbox ML让开发人员直接在PSoC微控器使用自己偏好的深度学习架构,协助设计人员优化嵌入式平台模组。
英飞凌ModusToolbox ML让开发人员直接在PSoC微控器使用自己偏好的深度学习架构,协助设计人员优化嵌入式平台模组。

ModusToolbox ML是ModusToolbox Software and Tools的新功能,包含中介软体、软体程式库和特殊工具,让设计人员能够评估与配置深度学习的机器学习模组。本功能可和 ModusToolbox 的现有架构无缝整合,因此机器学习的工作负载即可轻松整合至安全人工智慧物联网系统。工具组合的内容丰富,可提供优化的机器学习模组配置工作流程,让开发人员更有效率,加速让优质产品投入市场。

AIoT可提供联网装置的机器学习能力,进而能执行智慧型的作业。 ModusToolbox ML让开发人员能够直接在PSoC微控器使用自己偏好的深度学习架构,例如TensorFlow。此外,本功能可协助设计人员优化嵌入式平台模组,缩小体积和降低复杂性,同时验证测试资料的效能。

英飞凌物联网运算与无线连接副总裁 Steve Tateosian 表示:「由于物联网的迅速成长,在边缘端产生了极大的资料量。TinyML 微型机器学习让AIoT自然进化,同时在本地进行处理将有助于管理资料隐私、延迟与整体系统可靠度。ModusToolbox 可透过提供灵活的工具与模组化程式库来弥补机器学习与嵌入式系统设计之间的重大落差,透过在英飞凌超低功耗微控器中建置常用的训练架构,轻松优化、验证与配置深度学习模组。」

ModusToolbox ML可让开发人员减少系统开发人员在开发AIoT应用时面对的复杂情况。这些应用通常需要与机器学习工作负载无缝整合,以及ModusToolbox ML所提供的运算、网路连线和云域功能。

相关新闻
凌华科技偕同生态圈伙伴 推动智慧工厂机器自主化
SMART TAIPEI参加国际IoT线上展会 促进国际合作商机
宜鼎全球首款AIoT原生SSD 获COMPUTEX BC Award金奖
ST并购软体公司Cartesiam 拓展边缘AI技术整合实力
英飞凌与日本昭和电工签约 稳固SiC产品材料来源
comments powered by Disqus
  相关产品
» 东芝推出新款适用於智慧电表的光继电器
» 意法半导体升级机器学习开发工具--NanoEdge AI Studio成效
» Vicor AI处理器横向供电解决方案获2021年全球电子成就奖
» 浩亭PCB连接解决方案足高度模组化、灵活性及快速需求
» 采用u-blox的AWS IoT ExpressLink模组 可迅速连结AWS云端
  相关文章
» 益莱储2022展望:最大的成就别人就是做好自己
» 适用于电池供电设备的热感知高功率高压板
» 导入NFC标签功能实作 全球连网香水首见现身
» 用于检测裸矽圆晶片上少量金属污染物的互补性测量技术
» 意法半导体:回顾2021年与展望2022年


刊登廣告 新聞信箱 读者信箱 著作權聲明 隱私權聲明 本站介紹

Copyright ©1999-2022 远播信息股份有限公司版权所有 Powered by O3
地址:台北市中山北路三段29号11楼 / 电话 (02)2585-5526 / E-Mail: webmaster@hope.com.tw