英飞凌携手 SensiML为智能家居、健身和工业应用提供传感器数据并训练机器学习模型

2022-2-11 | 市场新闻

【2022年2月11日,德国慕尼黑讯】英飞凌科技股份公司 (FSE:IFX/OTCQX:IFNNY)正与 SensiML 进行合作,共同为开发者提供 SensiML Analytics Toolkit开发软件和 ModusToolbox™ 套件,以便他们能够轻松无缝地从英飞凌 XENSIV™ 传感器中获取数据、训练机器学习 (ML) 模型,并直接在超低功耗 PSoC™ 6 微控制器 (MCU) 上部署实时推理模型。SensiML是领先的开发商,致力于开发AI工具,以构建智能物联网终端。通过此次合作,双方将为设计师提供合适的工具,助力他们为智能家居、工业和健身领域的物联网设备开发智能应用。

 

此外,英飞凌还于 2022 年 2 月 3 日在开发者社区 hackster.io 上发起了“ Build AI for the IoT设计挑战赛”。在该挑战赛中,具有创新能力的开发者们需要利用多种工具来开发新的 ML/AI 解决方案。例如,参赛者可利用英飞凌的 ModusToolbox ML软件工具、超低功耗 PSoC 6 技术和 CAPSENSE™ 电容式传感技术,并搭配AIROC™无线连接解决方案提供的强大连接,以及业界领先的XENSIV™ 系列传感器。SensiML 软件为参赛者提供了必要的固件和数据科学工具,用以捕获和标记来自传感器的数据。此外,他们无需掌握广博的AI专业知识即可利用 AutoML云平台来训练模型,然后将生成的模型部署到 PSoC 6 MCU 上,从而应用于边缘设备。

 

英飞凌科技物联网计算和无线业务副总裁 Steve Tateosian 指出:“对于 OEM厂商而言,获取准确的数据,并利用这些数据来训练机器学习模型,以创建适用于智能家居、健身和工业领域的物联网设备,是一个复杂但关键的过程,也是让设备变得更加智能的必由之路。我们与 SensiML 合作,将他们的 ML/AI 软件工具与我们经实践验证的 PSoC 6 MCU、连接及传感器解决方案相结合,降低了创建智能物联网解决方案的复杂性。通过此次合作,我们期望能够提供一整套合适的工具,助力开发者及设计挑战赛的参赛者为不同行业创造具有前瞻性的智能物联网设备。”

 

SensiML 首席执行官 Chris Rogers 表示:“英飞凌提供一系列低功耗处理器和领先的传感器,能够助力开发者们创建广泛的嵌入式物联网应用。我们的 SensiML Data Analytics 工具套件 能够帮助使用英飞凌产品的客户快速、轻松地实现 AI/ML 功能,将传感器驱动的设备转变为智能物联网解决方案。”

 

英飞凌的 PSoC 6 MCU 基于超低功耗架构并采用低功耗设计技术,是电池供电应用的理想之选。Arm®Cortex®-M4 和 Cortex-M0+ 双核架构让设计师在降低功耗的同时能够优化设备的性能。PSoC 6 MCU 采用双核架构,与可配置存储器和外设保护单元相结合,可提供 Arm 平台安全架构 (PSA) 定义的最高级别的保护。目前,客户借助 SensiML 的 AI 软件工具,即可获取准确的传感器数据并创建机器学习模型,以便在 PSoC 6 MCU 上运行。

 

供货情况

英飞凌 PSoC 6 评估板 CY8CKIT-062S2-43012CY8CKIT-028-SENSE 现已开始供货。如欲了解更多信息,敬请访问:

您可以从该网站获取 SensiML 的免费试用帐户:

https://sensiml.com/plans/community-edition/

Information Number

INFCSS202202-047

Press Photos

  • 英飞凌与 SensiML 进行合作为开发者提供 SensiML Analytics Toolkit开发软件和ModusToolbox™套件,以便他们能够轻松无缝地从英飞凌 XENSIV™ 传感器中获取数据、训练机器学习 (ML) 模型,并直接在超低功耗 PSoC™ 6 微控制器 (MCU) 上部署实时推理模型。通过此次合作,双方将为设计师提供合适的工具,助力他们为智能家居、工业和健身领域的物联网设备开发智能应用。
    英飞凌与 SensiML 进行合作为开发者提供 SensiML Analytics Toolkit开发软件和ModusToolbox™套件,以便他们能够轻松无缝地从英飞凌 XENSIV™ 传感器中获取数据、训练机器学习 (ML) 模型,并直接在超低功耗 PSoC™ 6 微控制器 (MCU) 上部署实时推理模型。通过此次合作,双方将为设计师提供合适的工具,助力他们为智能家居、工业和健身领域的物联网设备开发智能应用。
    sensiML_Graphic

    JPG | 376 kb | 2126 x 1417 px