TINYML – Страница 2 – CNXSoft- новости Android-приставок и встраиваемых систем

14/11/202214/11/2022

Sipeed M1s и M0sense — недорогие модули искусственного интеллекта на базе BL808 и BL702 (краудфандинг)

Компания Sipeed выпустила модули искусственного интеллекта M1s и M0Sense. Разработанный для приложения AIoT, Sipeed M1s основан на 32-битной / 64-битной беспроводной SoC RISC-V Bouffalo Lab BL808 с WiFi, Bluetooth и радиомодулем 802.15.4 для поддержки Zigbee, а также BLAI-100 ( Buffalo Lab AI Engine) NPU для обнаружения и/или распознавания видео/аудио. Sipeed M0Sense предназначен для приложений TinyML с 32-разрядным микроконтроллером Bouffa Lab BL702, который также предлагает подключение WiFi, BLE и Zigbee.

02/11/202207/11/2022

Конвейер TinyML-CAM обеспечивает распознавание изображений со скоростью 80 кадров в секунду на ESP32, используя всего 1 КБ ОЗУ.

Задача TinyML состоит в том, чтобы обеспечить максимальную производительность при наименьших затратах для рабочих нагрузок искусственного интеллекта на оборудовании класса микроконтроллеров. Конвейер TinyML-CAM, разработанный командой исследователей машинного обучения в Европе, демонстрирует, чего можно достичь с помощью камеры на относительно недорогом оборудовании.

05/12/202103/12/2021

Seeed XIAO BLE – крошечная плата nRF52840 Bluetooth 5.0 с (опционально) датчиком IMU и микрофоном

Компания Seeed Studio только что представила двух новых членов своего семейства плат XIAO, а именно Seeed XIAO BLE и XIAO BLE Sense, который оснащены микроконтроллером Nordic Semi nRF52840 Bluetooth 5.0, а также датчиком IMU и микрофоном в модели “Sense”.

Как и их предыдущая плата XIAO RP2040, крошечная плата Seed XIAO BLE может быть запрограммирована с помощью Arduino, MicroPython и CircuityPython и предлагает два 7-контактных разъема каждая для GPIO. Что действительно нового, так это беспроводная связь, датчики и схема зарядки аккумулятора Читать далее «Seeed XIAO BLE – крошечная плата nRF52840 Bluetooth 5.0 с (опционально) датчиком IMU и микрофоном»

24/06/202124/06/2021

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.

27/07/202027/07/2020

Сенсорная плата ECM3532 AI оснащена микроконтроллером Cortex-M3 и 16-битным DSP «TENSAI» SoC для приложений TinyML

Eta Compute ECM3532 – это кремниевая микросхема (SoC) с микроконтроллером Cortex-M3 с тактовой частотой до 100 МГц и 16-разрядным DSP NXP CoolFlux, предназначенным для машинного обучения на встроенных устройствах, так называемым TinyML, и частью платформыTENSAI от компании.

Микросхема также интегрирована в плату датчика AI ECM3532 с двумя микрофонами MEMS, датчиком давления и температуры и 6-осевым датчиком движения (ускорение/ гироскоп), которые питаются от батарейки типа CR2032.