CNXSoft- новости Android-приставок и встраиваемых систем
Новости, инструкции, обзоры
NXP представила семейство процессоров i.MX 93, состоящее из частей i.MX 935x, 933x, 932x и 931x, в настоящее время с двумя ядрами Cortex-A55, одним ядром реального времени Arm Cortex-M33, а также одним Ethos U65 microNPU для машинного обучения (ML).
Читать далее «Процессор NXP i.MX 93 сочетает в себе ядра Cortex-A55 с Ethos U65 microNPU»
19-21 октября состоится саммит Arm DevSummit 2021, и первые объявления Arm связаны с IoT: «Arm Total Solutions for IoT предоставляет комплексное решение для значительного ускорения разработки продуктов IoT и повышения рентабельности инвестиций», «Project Centauri», направленный на достижение обширной программной экосистемы Arm Cortex-M так же, как Project Cassini для экосистемы Cortex-A, начиная с поддержки PSA Certified и Open-CMSIS-CDI спецификации облака на устройство, а также Arm Virtual – аппаратное обеспечение на базе платформы Corstone-300 IoT с ядром MCU Cortex-M55 и Ethos-U55 microNPU, доступным из веб-сервисов Amazon.
Читать далее «Виртуальное оборудование Arm на базе Cortex-M55 теперь доступно в облаке AWS»
«Комплект разработчика Knowles AISonic IA8201 Raspberry Pi» основан на цифровом сигнальном процессоре IA8201 с функцией «пробуждение по голосу» для голосового пользовательского интерфейса с малой задержкой и логического вывода машинного обучения. В комплекте предлагается плата микрофонных массивов с 2 или 3 микрофонами, на выбор.
Читать далее «Комплект разработчика Raspberry Pi на базе DSP с микрофонным массивом и поддержкой искусственного интеллекта»
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.»
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»
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»
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»
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»