1175
隨著Silicon Labs（芯科科技）xG26系列無線片上系統(tǒng)（SoC）的全面供貨，我們正在進(jìn)一步突破邊緣人工智能（Edge AI）的極限。無論是構(gòu)建先進(jìn)的語音識(shí)別模型、提升視覺分辨率，還是進(jìn)行預(yù)測(cè)性維護(hù)的數(shù)據(jù)感知，xG26都能滿足您的需求。為了幫助開發(fā)者將人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)（AI/ML）創(chuàng)新變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)，我們還推出了“AI/ML 開發(fā)者指南（AI/ML Developer Journey）”，這是一個(gè)全面的資源中心，涵蓋示例演示、真實(shí)應(yīng)用案例以及廣泛的合作伙伴網(wǎng)絡(luò)。無論您是初學(xué)者還是專家，這一站式平臺(tái)都能助您實(shí)現(xiàn)智能互聯(lián)的愿景。探索AI/ML 開發(fā)者指南：https://cn.silabs.com/applications/artificial-intelligence-machine-learning/ai-ml-developer-journey
Tiny Edge的AI/ML是什么？
在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，“邊緣（Edge）”指的是本地執(zhí)行計(jì)算的設(shè)備，而不是依賴云計(jì)算的設(shè)備。最新的發(fā)展是Tiny
Edge將計(jì)算能力進(jìn)一步靠近數(shù)據(jù)生成的位置，例如傳感器節(jié)點(diǎn)。這一轉(zhuǎn)變從傳統(tǒng)的集中式云計(jì)算模式，演進(jìn)為分布式的邊緣節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)，使其能夠在本地采集、處理和推理數(shù)據(jù)。預(yù)計(jì)到2027 年，全球?qū)⑹鄢龀^30億臺(tái)搭載TinyML（Tiny Edge 設(shè)備上的機(jī)器學(xué)習(xí)子集）的設(shè)備。這一增長(zhǎng)趨勢(shì)受到社會(huì)需求的推動(dòng)，例如更快的響應(yīng)速度、更高的隱私保護(hù)和更強(qiáng)的連接能力。此外，從有線到無線技術(shù)的轉(zhuǎn)變也進(jìn)一步加速了Tiny
Edge設(shè)備的普及。
快速啟用芯科科技SoC的機(jī)器學(xué)習(xí)功能
Silicon
Labs（芯科科技）的無線 SoC 支持多種機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用，例如用于預(yù)測(cè)性和預(yù)防性維護(hù)的傳感信號(hào)處理、醫(yī)療領(lǐng)域的生物信號(hào)分析、冷鏈監(jiān)測(cè)等。此外，這些SoC 還可用于安全應(yīng)用中的音頻模式匹配、智能設(shè)備控制的語音命令識(shí)別，以及低分辨率視覺任務(wù)，如人員計(jì)數(shù)和存在檢測(cè)。
芯科科技SoC 提供不同的 RAM 配置，以滿足不同應(yīng)用的需求。機(jī)器學(xué)習(xí)模型可應(yīng)用于來自麥克風(fēng)、攝像頭等傳感器的數(shù)據(jù)，以及測(cè)量時(shí)間序列數(shù)據(jù)（如加速度和溫度）的傳感器數(shù)據(jù)。這些模型包括音頻模式匹配、喚醒詞/指令詞檢測(cè)、指紋識(shí)別、Always-on Vision、圖像/物體分類和檢測(cè)等。檢測(cè)到的事件可以根據(jù)具體需求進(jìn)行進(jìn)一步處理。
與芯科科技合作踏上AI/ML開發(fā)之旅
芯科科技可提供有助于加速AI/ML設(shè)備的開發(fā)的一站式解決方案，從規(guī)劃每個(gè)流程步驟到在項(xiàng)目的各個(gè)階段提供支持。我們致力于簡(jiǎn)化您的開發(fā)旅程，幫助您更快速、高效地將設(shè)備推向市場(chǎng)。
我們總結(jié)了 AI/ML 開發(fā)者旅程的三個(gè)關(guān)鍵階段，并列出了成功完成每個(gè)階段所需的要素。歡迎點(diǎn)擊文末的閱讀原文按鈕或訪問鏈接已獲取AI/ML開發(fā)者指南的豐富資源：https://cn.silabs.com/applications/artificial-intelligence-machine-learning/ai-ml-developer-journey
