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アプリケーション // IoT における機械学習(ML)

機械学習

IoT アプリケーションに機械学習(ML)を導入することで、帯域幅の要件が軽減され、電力を節約し、よりスマートな意思決定を行うデバイスの能力が向上します。Silicon Labs は、新しくリリースされた AI/ML ハードウェア・アクセラレータ内蔵の BG24 および MG24 製品を含む、すべてのシリーズ 1 および シリーズ 2 ワイヤレス SoC で機械学習に対応しています。

トレーニング・シリーズ

Works With 2022:AI/ML IoT 開発トレーニング

当社の AI/ML IoT 開発トレーニングでは、機械学習をエッジの IoT デバイスにもたらし、よりスマートな意思決定を行う能力を高めます。

今すぐご覧ください

ビデオ

エッジでの機械学習:アプリケーションと課題

Mouser Electronics の Chalk Talk のこのエピソードでは、Silicon Labs の Dan Kozin が、次の設計に機械学習を追加する方法について説明します。

今すぐご覧ください

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Silicon Labs が ML をタイニー・エッジ(Tiny Edge)に導入するお手伝いをします

エッジでの ML

消費者向けデバイスでより低い消費電力に対するニーズやサイズ制限により良く対処するためには、小型の統合開発ソリューションが必要です。

 

あらゆるワイヤレス・アプリケーションに対応する ML

マルチプロトコル SoC の完全型ポートフォリオ、幅広い開発ツール、複数のワイヤレス規格にわたる幅広い専門知識で、どのようなアプリケーションにも ML を提供します。

 

機能としての ML

機械学習は、さまざまな業界やアプリケーションにまたがるデバイスメーカーに、市場で際立つ機能豊富な低電力製品を導入する方法を提供します。

誰でも使える機械学習開発ツール

Silicon Labs は、あらゆるレベルの経験に対応し、特定のアプリケーションに適したML 開発ツールを提供しています。ツールによって、異なるレベルの開発者スキルが必要です。どのツールが適切かを判断するために、開発者スキルを、以下の3 つのカテゴリーML Solutions、ML Explorer、および ML Expertsに分類しました。



ML Solutions

このレベルの開発者は、MLアプリケーションの経験をほとんど必要とせず、現在のアプリケーションに統合できる、特定のユースケースに焦点を当てたソリューションを探しています。このレベルで提供されるツールは、手法としてMLを使用することに焦点を当てますが、MLの経験は必要ありません。



ML Explorer

ML Explorer は、ML のコンセプトに精通した経験豊富なエンベデッド開発者ですが、初めてのML のプロジェクトの取り組んでいるか、ML が製品の差別化にどのように役立つかを探っているかもしれません。このレベルの開発者は、ワークフローをエンド・ツー・エンドでカバーするツール、またはコードベースのソリューションよりも GUI ベースのツールに関心を持っています。



ML Expert

ML Expert とは、ML プロジェクトに従事した豊富な経験を持ち、TensorFlow や Python に精通している人です。このレベルの開発者は、生データを前処理し、重要な要素を減衰させる方法、畳み込み計算の適切なネットワークを作成する方法、推論からの確率的情報の定常的な出力を解釈する方法を理解しています。



アプリケーションの例と入門リソース

以下は、ML アプリケーション開発の最も一般的なユースケースの一部です。また、最も適切なソフトウェアとツールの選択に役立つ技術文書へのアクセスも可能です。また、特定のアプリケーションや ML 経験レベルに応じたデモ、チュートリアル、事例も用意されています。

 

センサ信号処理

センサー信号処理は、加速度計、ジャイロスコープ、空気質センサー、温度センサー、または圧力センサーなど、低データ・レート・センサーを使用することです。これにより、機械のライフサイクルを延長し、ダウンタイムを回避し、予防保守でコストを削減できます。

オーディオ・パターン・マッチング

オーディオ・パターン・マッチングでは、マイクロフォンを使用して、ベアリングのキーキーという音、ガラスが割れた音、流水など、声には関連しない非常に幅広い音を検出します。この機能により、ガラス割れ検知器、悲鳴、発砲検知により、家庭内のセキュリティを強化できます。

音声コマンド

音声コマンドは、単一の単語の認識であるオーディオ・パターンの特定のサブセットで、キーワード・スポッティングとも呼ばれています。AI/ML キーワード検出で照明をオン/オフにすることで、スマートホームを応答性の高い住宅にします。

低解像度視力

物体検知、存在検知、人物カウントなどでウェイクアップすることにより、スマートデバイスがデバイスを認識できるようにします。

ML ソフトウェアを使ってみる

Silicon Labs は、あらゆるレベルの経験に対応する ML 開発ツールを提供しており、専門知識のレベルに基づいてリソースを厳選しています。

ML Explorers 向け Edge Impulse

Edge Impulse は、開発者が実世界のデータでソリューションを作成し最適化できるようにすることで、組み込み ML の未来を先導します。Silicon Labs は、エンベデッド ML アプリケーションの構築、展開、拡張をかつてないほど簡単かつ迅速に行うプロセスを可能にし、何百万人もの開発者たちが何十億台ものデバイスをスマートに変換することで、あらゆる業界で大きな価値を生み出しています。

MG24 開発キットで Edge Impulse Studio を使ってみる

ML Explorer 向け SensiML

SensiML は、IoT エッジで AI を実装するための AutoML 組み込みコード生成ソフトウェアを提供します。SensiML Analytics Toolkit は、迅速なデータ収集、ML 分類、最適化されたファームウェア・コード生成をサポートし、内蔵された自動化機能により、最適化されたエッジ AI センサー・アルゴリズムをわずかな時間で生成することで開発時間とコストを削減します。

MG24 開発キットでSensiML Analytics Toolkit を使ってみる

ML Experts 向け TensorFlow

当社では、ML 開発の専門家向けに、すべての シリーズ 1 および シリーズ 2 ワイヤレス SoC のためのマイクロコントローラ 向け TensorFlow Lite のネイティブ・サポートを提供しています。

TensorFlow を使用したモデルの作成を開始する
Silicon Labs MLTK を使用したモデルの作成を開始する

ML Solutions 向けソフトウェア

ML の経験がないまたはほとんどない開発者のために、Silicon Labs は、キーワードやウェイクワードのアプリケーションについてはSensory 、異常検出については Micro.ai と提携しています。

Sensory の Truly Hands Free を使ってみる
Micro.ai AtomML を使ってみる

AI/ML パートナー

Edge Impulse は、開発者が無料で使えるエンベデッド機械学習向けの主要な開発プラットフォームで、世界中で 1,000 社以上の企業で使用されています。

詳細

SensiML は、IoT センサー・アプリケーション向けの TinyML コードの開発を簡素化するソフトウェア・ツールのパイオニアです。

詳細

Sensory Inc. は、コンシューマ向け電子機器に広く導入されているビジョンおよび音声技術を通じて、より安全で優れた UX を生み出します。

詳細

MicroAI™ はエンドポイントベースの人工知能と機械学習エンジンで、デバイスに直接搭載されています。

詳細

ML ハードウェアを使ってみる

当社の EFR32xG24 開発キットは、開発者がターゲット・デバイスにサンプル・プロジェクトをロードして実行できるようにします。この開発キットはいずれも、TensorFlow エンジンを使用しており、統合型 ML モデルを持つエンベデッド・アプリケーションを実行します。上記すべてのソフトウェアは、この開発キット上で実行されます。

EFR32xG24 開発キット(xG24-DK2601B)

EFR32xG24 開発キットは、コンパクトで機能満載の開発プラットフォームです。これは、ワイヤレス IoT 製品の開発とプロトタイプ作成の最速パスを提供します。この開発プラットフォームは、最大 +10 dBm の出力電力をサポートし、20 ビット の ADC および xG24 の AI/ML ハードウェア・アクセラレータなどのその他の主要機能もサポートします。

詳細
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注:このコンテンツには、今は廃止されている不快な用語が含まれている可能性があります。Silicon Labs は、可能な限りこれらの用語を包括的な言葉に置き換えています。詳細については、当社ウェブページをご覧ください。
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