AIfES для Arduino — высокоэффективный ИИ-фреймворк для микроконтроллеров.

AIfES (AI для встраиваемых систем) — это автономный высокоэффективный ИИ-фреймворк, который позволяет Институту микроэлектронных схем и систем Фраунгофера или сокращенно Fraunhofer IMS обучать и запускать алгоритмы машинного обучения на микроконтроллерах с ограниченными ресурсами.

Читать далее «AIfES для Arduino — высокоэффективный ИИ-фреймворк для микроконтроллеров.»

Тестирование TinyML с помощью теста MLPerf Tiny Inference

По мере того, как машинное обучение переходит на микроконтроллеры, так называемый TinyML, необходимы новые инструменты для сравнения различных решений. Ранее мы публиковали несколько тестов Tensorflow Lite для микроконтроллеров (для одноплатных компьютеров), но инструмент тестирования, специально разработанный для вывода искусственного интеллекта на встраиваемые системы с ограниченными ресурсами, может оказаться полезным для получения согласованных результатов и охватывать более широкий спектр вариантов использования.

Читать далее «Тестирование TinyML с помощью теста MLPerf Tiny Inference»

Picovoice — оффлайн механизм для создания настраиваемых голосовых продуктов с искусственным интеллектом теперь работает на Arduino

В прошлом году мы писали о поддержке Picovoice для Raspberry Pi, позволяющей настраивать слова пробуждения и распознавание голоса в автономном режиме для управления платой с помощью голосовых команд, не полагаясь на облако.

Они использовали 4-микрофонный массив ReSpeaker HAT, чтобы добавить четыре «ушка» к Raspberry Pi SBC. Мы также попытались сгенерировать пользовательское слово пробуждение с помощью веб-интерфейса «Picovoice Console», и на компьютере всего за пару часов нам удалось использовать словосочетание «Уважаемый мастер». Нет необходимости предоставлять тысячи образцов или ждать недели, прежде чем получить настраиваемое пробуждающее слово. Для личных проектов это бесплатно.

Читать далее «Picovoice — оффлайн механизм для создания настраиваемых голосовых продуктов с искусственным интеллектом теперь работает на Arduino»

Камера Edge AI работает под управлением Linux на базе процессора с четырьмя ядрами A53 в сочетании с Google Edge TPU

5-мегапиксельная камера Imago VisionAI работает под управлением Linux на базе процессора с четырьмя ядрами A53 в сочетании с Google Edge TPU для TensorFlow Lite и AutoML Vision Edge. Среди прочих функций 2 ГБ DDR4, microSD, GbE и DIO.

Читать далее «Камера Edge AI работает под управлением Linux на базе процессора с четырьмя ядрами A53 в сочетании с Google Edge TPU»

Плата для разработки Arducam Pico4ML – TinyML на Raspberry Pi RP2040 с QVGA камерой и дисплеем

Несколько месяцев назад компания ArduCAM продемонстрировала как работает обнаружение человека на Raspberry Pi Pico с помощью камеры Arducam с использованиемTensorFlow Lite, а позже стало известно, что в настоящее время ведется большая работа по внедрению машинного обучения в платформы RP2040, в частности, в плату для разработки Arducam Pico4ML со встроенной камерой и дисплеем.

На тот момент было доступно очень мало информации, но теперь плата для разработки Arducam Pico4ML стала доступна для предварительного заказа за $49.99 на UCTRONICS и Tindie. Доставку планируют начать в конце месяца этого года, так что давайте рассмотрим ее поближе. Читать далее «Плата для разработки Arducam Pico4ML – TinyML на Raspberry Pi RP2040 с QVGA камерой и дисплеем»

SoC на основе RISC-V — это базовая станция 5G на кристалле

EdgeQ готовит 5G«базовую станцию на кристалле» с поддержкой искусственного интеллекта, построенную на ядрах RISC-V и стандартах OpenRAN, которая, как утверждается, значительно снижает энергопотребление, стоимость и сложность базовых станций 5G.

Читать далее «SoC на основе RISC-V — это базовая станция 5G на кристалле»

Шлюз для профилактического обслуживания на базе Raspberry Pi CM4 с ускорителем искусственного интеллекта Google Coral Edge

Techbase уже интегрировала модуль Raspberry Pi CM4 в несколько промышленных продуктов, включая промышленный компьютер Modberry 500 CM4, устанавливаемый на DIN-рейку, ModBerry AI GATEWAY 9500-CM4 с TPU Google Edge и ClusBerry 9500-CM4, который объединяет несколько модулей Raspberry Pi CM4 систему, в монтируемую на DIN-рейку.

Читать далее «Шлюз для профилактического обслуживания на базе Raspberry Pi CM4 с ускорителем искусственного интеллекта Google Coral Edge»

Сделанная в Таиланде плата CorgiDude RISC-V предназначена для обучения машинному обучению

В Таиланде есть относительно небольшое, но активное сообщество производителей плат, о которых вы могли слышать и ранее мы уже рассматривали некоторые платы, сделанные в Таиланде, такие как платы ESP8266 и ESP32, 3G Raspberry Pi HAT, а также платформу KidBright.

Теперь еще таиландская компания MakerAsia разработала свою плату CorgiDude, которая основана на базе модуля Sipeed M1 RISC-V AI со встроенным Wi-Fi. Плату продается в комплекте с камерой и дисплеем, который можно использовать для обучения машинному обучению и искусственному интеллекту с помощью программирования MicroPython или C / C++ Читать далее «Сделанная в Таиланде плата CorgiDude RISC-V предназначена для обучения машинному обучению»