低電力AIビジョンボードは、単一のバッテリーで「数年」持続します

Eta Computeは、統合された人工知能（AI）組み込みビジョンボードを発売しました。これにより、単一のバッテリーで何年も持続できるビジョンアプリケーションが可能になると同社は主張しています。

そのECM3532AIビジョンボードのスモールフォームファクター（1.5 "x1.5"）、組み込みバッテリー、低電力モノのインターネット（IoT）、Bluetooth Low-Energy接続により、AI組み込みビジョンのプロトタイピング、フィールドテスト、および展開に適しています。アプリケーション。ボードには、3つのセンサー（環境光、マイク、加速度計/ジャイロスコープ）、低電力Himax HM0360カメラ、および拡張コネクタが含まれています。

同社によれば、その超低電力動作により、バッテリ寿命と高電力消費が極端に制限されている従来のテザーソリューションまたはボードの障壁が取り除かれます。 AIビジョンボードは、Eta Computeによって設計されたボード、モジュール、システムのファミリーの2番目です。

新しいボードは、エネルギー効率の高いビジョンエンドポイントの設計をシームレスにする高速ニューラルネットワーク開発のためのEdge Impulseの機械学習（ML）開発プラットフォームによってサポートされています。両社は協力してEtaComputeのTENSAIFlowソフトウェアを統合し、次世代インテリジェントデバイスの組み込みAI設計の効率を高めるために設計フローを最適化しました。このソフトウェアを使用すると、開発者は実現可能性と概念実証を迅速に検証でき、IoTおよび低電力エッジデバイスでMLアプリケーションを作成するために、概念からファームウェアまでのシームレスな設計が可能になります。 TENSAI Flowには、ニューラルネットワークコンパイラ、ニューラルネットワーク動物園、FreeRTOS、ハードウェアアブストラクションレベル（HAL）、センサーのフレームワーク、IoT /クラウド対応を含むミドルウェアが含まれています。

同じCIFAR10ニューラルネットワークの競合デバイスでの直接実装と比較して、TENSAI SoC（システムオンチップ）上のTENSAIニューラルネットワークコンパイラは、推論あたりのエネルギーを54倍向上させます。 TENSAIニューラルネットワーク動物園のCIFAR10ニューラルネットワークとTENSAIニューラルネットワークコンパイラを使用すると、推論あたりのエネルギーがさらに向上し、この数値は200倍になります。

TENSAI Flowは、Edge Impulseとのインターフェースを通じて、開発者がトレーニングデータを安全に取得して保存できるため、顧客は一度トレーニングすれば、将来の開発に備えて実際のモデルを手に入れることができます。このソフトウェアは、EtaComputeのTENSAISoC用にTensorFlowLite AIモデルを自動的に最適化し、高い最適化と電力効率を実現します。 TENSAI Flowを使用すると、TENSAISoCはセンサーインターフェイスを含むAIモデルをシームレスにロードできます。 TENSAI Flowは、デバイスを自動的にプロビジョニングしてクラウドに接続し、新しいモデルやデータに基づいて無線でファームウェアをアップグレードするための基盤を提供します。

Edge AI and VisionAllianceの創設者であるJeffBier氏は、低電力の組み込みビジョン機能の重要性を説明し、次のように述べています。より自律的。しかし、ビジョンアルゴリズムは非常に計算集約的であり、必要な処理パフォーマンスを提供するために必要な電力消費により、これらの機能は多くの潜在的なアプリケーションにとって実用的ではありません。 Eta Computeの革新性と、他のEdgeAIおよびVisionAlliance企業とのコラボレーションを称賛します。これにより、多くの新しい電力に敏感なアプリケーションでビジョンが実現可能になります。」

EdgeImpulseのCEO兼共同創設者であるZachShelbyは、次のようにコメントしています。人間、動物、機械のスペクトル全体で。」 EtaComputeのCEOであるTedTewksbury氏は、「初めて、Edge Impulseの機械学習開発プラットフォームによって補完された統合ボードを利用して、人々の生活と仕事を変革する力を持つことができるビジョンアプリケーションを展開できるようになりました」と付け加えました。