Qeexo AutoML自動化機器學習(ML)平臺的開發者Qeexo公司和服務多重電子應用領域的全球半導體領導者意法半導體(STMicroelectronics,簡稱ST;紐約證券交易所代碼:STM)宣布,意法半導體的機器學習核心(MLC)傳感器已加入能夠加快邊緣設備tinyML微型機器學習模型開發的Qeexo AutoML平臺。
意法半導體的MLC傳感器本身就能大幅降低系統總體功耗,因為利用大量傳感器數據開發的感知相關算法是運行在傳感器上。Qeexo AutoML利用傳感器數據為邊緣設備自動生成高度優化的超低延時、超低功耗且內存占用率很小的機器學習解決方案。這些算法解決方案采用延長電池壽命的高效機器學習模型,克服了計算能力和存儲容量因芯片尺寸而受到的限制。
Qeexo首席執行官Sang Won Lee表示:“Qeexo實現了最近我們與ST合作時所作的承諾,即在Qeexo AutoML上增加對ST機器學習核心傳感器系列產品的支持。現在,我們與ST的合作讓應用開發人員能夠在ST的MLC傳感器上快速創建和部署機器學習算法,而無需占用MCU時鐘周期和系統資源,應用前景非常廣闊,涵蓋工業和物聯網。”
意法半導體MEMS傳感器部門總監Simone Ferri表示:“在Qeexo AutoML平臺上增加ST的機器學習核心傳感器,可以方便開發人員在低功耗應用中更快捷地導入嵌入式機器學習。我們在傳感器(包括LSM6DSOX或ISM330DHCX)中引入MLC內核,可顯著減少系統數據流量,減輕網絡處理負擔,將系統功耗降低幾個量級,同時提供更強的事件檢測、喚醒邏輯和實時邊緣計算功能。”
本站內容除特別聲明的原創文章之外,轉載內容只為傳遞更多信息,并不代表本網站贊同其觀點。轉載的所有的文章、圖片、音/視頻文件等資料的版權歸版權所有權人所有。本站采用的非本站原創文章及圖片等內容無法一一聯系確認版權者。如涉及作品內容、版權和其它問題,請及時通過電子郵件或電話通知我們,以便迅速采取適當措施,避免給雙方造成不必要的經濟損失。聯系電話:010-82306118;郵箱:aet@chinaaet.com。