Aspinity AB2 AML100 — это Arduino Shield, основанный на аналоговом процессоре машинного обучения AML100 компании, который снижает энергопотребление на 95 процентов по сравнению с эквивалентными цифровыми процессорами машинного обучения, и работает с платформой Renesas Quick-Connect IoT или другими платформами разработки с разъемами Arduino Uno Rev3.
Говорят, что аналоговый процессор машинного обучения AML100 потребляет всего 15 мкА для сопряжения с датчиками, обработки сигналов и принятия решений и работает полностью в аналоговой области, снимая большую часть работы со стороны микроконтроллера, который может оставаться в режиме наименьшего энергопотребления до тех пор, пока не будет обнаружено событие/аномалия.
Спецификации Arduino Shield для Aspinity AB2 AML100:
- Чип ML — аналоговый чип машинного обучения Aspinity AML100
- Программно-программируемое ядро AnalogML с массивом конфигурируемых аналоговых блоков (CAB) с энергонезависимой памятью и обработкой аналоговых сигналов
- Обрабатывает изначально аналоговые данные
- Почти нулевая мощность для логических выводов и обнаружения событий
- Потребляет <20 мкА при постоянном распознавании
- Уменьшает аналоговые данные в 100 раз
- Поддерживает до 4х аналоговых датчиков
- Корпус — 7 x 7 мм 48-контактный корпус QFN
- Сенсорные интерфейсы
- 12-контактный сенсорный интерфейс для подключения до 4х аналоговых датчиков
- 4-контактный аудиоразъем для «электрического возбуждения и мониторинга» некоторых аналоговых входов/выходов AML100
- Хост-интерфейс — разъемы Arduino Uno Rev3
- Разное
- Разъемы для AML100 и измерения потребляемого тока датчика
- Встроенные светодиоды
- Размеры — 7 x 5,1 см (форм-фактор щита Arduino)
Датчики обычно напрямую подключены к постоянно включенному микроконтроллеру, который получает все данные от аналого-цифрового (АЦП) чипа и выполняет всю обработку, но AML100 разгружает большую часть работы, отправляя только соответствующие данные датчика на микроконтроллер, который может оставаться в режиме глубокого сна большую часть времени. Aspinity утверждает, что AML100 продлевает срок службы батареи до 20 раз и снижает постоянное энергопотребление системы более чем на 95% по сравнению с традиционными цифровыми постоянно включенными системами.
В то время как AB2 AML100 Arduino Shield должен работать практически с любой платой, совместимой с Arduino Uno, Aspinity подготовила демо-версию разбития стекла для Embedded World 2023 на основе оценочного комплекта Renesas EK-RA6M3 на платформе Quick-Connect IoT, с общим энергопотреблением системы. менее <45 мкА в режиме постоянного прослушивания, поскольку микроконтроллер Renesas RA6M3 находится в режиме глубокого сна, если не обнаружено разбитие стекла. Целевые области применения аналогового чипа ML AML100 включают датчики наблюдения для домашних и коммерческих систем безопасности, “умный дом” с поддержкой голоса и носимые устройства, обнаружение аномалий для профилактического и прогнозирующего обслуживания, а также мониторинг частоты сердечных сокращений и других биометрических параметров.
Неясно, доступна ли сейчас плата Aspinity AB2 AML100, но она будет продемонстрирована вместе с платформой Renesas Quick-Connect IoT на стенде Renesas на выставке Embedded World 2023 (зал 1, стенд 234) 14–16 марта 2023 г. в Нюрнберге, Германия. Более подробную информацию можно найти на странице продукта чипа и анонсе платы.
Выражаем свою благодарность источнику с которого взята и переведена статья, сайту cnx-software.com.
Оригинал статьи вы можете прочитать здесь.