Silicon Labs（芯科科技）的無線SoC和MCU產品支持一系列人工智能和機器學習（AI/ML）應用，例如用于預測性和預防性維護的傳感器信號處理、用于醫(yī)療保健的生物信號分析，以及冷鏈監(jiān)控。它們還為安全應用程序啟用音頻模式匹配，為智能設備控制啟用語音命令，以及為人數統計和存在檢測等任務啟用低分辨率視覺識別。機器學習模型應用于來自傳感器的數據，例如麥克風、攝像頭以及測量加速和溫度等時間序列數據的傳感器。這些模型包括音頻模式匹配、喚醒詞/命令詞檢測、指紋讀取、始終在線的視覺以及圖像/對象分類和檢測。然后可以根據要求，進一步處理檢測到的事件。

為了幫助開發(fā)者順利進行AI/ML應用的評估與開發(fā)，芯科科技制作完善的AI/ML開發(fā)流程指南和相關軟硬件評估選型資源。首先概括開發(fā)流程中的每一步，然后幫助開發(fā)者完成項目的每個階段。通過簡化開發(fā)過程，開發(fā)者得以更快、更高效地將AI/ML設備推向市場。

邊緣AI/ML是什么？

在物聯網行業(yè)中，“邊緣”是指在本地執(zhí)行計算而不依賴云計算的設備。最新的開發(fā)Tiny Edge使計算更接近生成數據的位置，例如傳感器節(jié)點。這種轉變從集中式、基于云的解決方案轉移到邊緣節(jié)點的分布式網絡，該網絡在本地收集、處理和推理數據。到2027年，預計將有超過30億臺配有TinyML的設備出售。TinyML是AI的一個子集，專門用于在Tiny Edge設備上部署機器學習模型。這種增長是由社會趨勢驅動，例如對速度、隱私和連接的需求。此外，從有線到無線技術的過渡正在進一步加速Tiny Edge設備的采用。

攜手芯科科技展開AI/ML開發(fā)之旅

芯科科技提供了全方位物聯網+AI/ML應用解決方案，并制作完善的AI/ML開發(fā)流程指南和相關軟硬件評估選型資源，從而幫助設計人員加速新一代AI/ML設備的開發(fā)。以下概括了AI/ML開發(fā)流程的三個關鍵階段，以及成功完成每個階段需要滿足的條件。

一、入門指南

此一初步階段包含了選用套件和安裝軟件工具，我們不僅提供了豐富的硬件開發(fā)板和應用示例，以及軟件安裝和設置指引，并持續(xù)更新參考設計演示內容。

評估硬件和應用示例

創(chuàng)建用戶帳戶

設置開發(fā)環(huán)境

探索演示內容

二、構建專屬的AI/ML應用

完成上述準備事項后，下一階段將實際投入開發(fā)以構建專屬的AI/ML應用和產品模型，并進一步進行測試和驗證，以確保投入產品部署無虞。

構建模型

測試和驗證

部署模型

三、預建解決方案

芯科科技通過與Sensory、AIzip、MicroAI等合作伙伴攜手，為開發(fā)者提供了AI/ML的Turn Key解決方案。芯科科技的SoC產品已具備預構建、部署就緒型的AI/ML功能，可以簡化開發(fā)過程，加快上市時間。

此外，芯科科技已預篩選并認證了第三方AI/ML設計服務公司，包括Klika Tech、AITAD GmbH和embedUR等，可以幫助開發(fā)人員設計和開發(fā)定制AI/ML解決方案。