Silicon Labs
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    Acceletate your IoT business with the world's most popular ecosystems
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    Extend IoT device range with Amazon Sidewalk
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    Matter - スマートホームのサイロから 1 つの統合ワイヤレスエコシステムへ移行する方法
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    スマート医療機器はこれからも続いていきます
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    低消費電力 IoT デバイスにおける Wi-Fi の未来
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アプリケーション // Machine Learning (ML) in IoT

機械学習

Bringing machine learning (ML) to IoT applications reduces bandwidth requirements, saves power, and increases a device’s ability to make smarter decisions. Silicon Labs supports machine learning in all Series 1 and Series 2 wireless SoCs including newly released BG24 and MG24 products with built-in AI/ML hardware accelerator.

ハンズオン・ワークショップ・シリーズ

MG24 Tech Lab

最新のハンズオン・ワークショップ・シリーズに参加して、AI/MLワイヤレス SoC の高度な EFR32MG24 機能について学び、Silicon Labs の専門家エンジニアのサポートを受けながらハンズオン体験をしてみましょう。

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Silicon Labs Can Help You Bring ML to the Tiny Edge

 

ML at the Edge

To better navigate the need for lower power consumption and size constraints in consumer devices, small, integrated development solutions are needed. 

 

ML for Any Wireless Application

Bring ML to any application with a full portfolio of multiprotocol SoCs, a wide selection of development tools, and extensive expertise across wireless standards. 

 

ML as a Feature

Machine learning offers device manufacturers across industries and applications a way to introduce feature-rich, low-power products that stand out in the market. 

ML Development Tools for Anyone

Silicon Labs offers ML development tools for any level of experience and suited to your specific application. Depending on the tool, different sets of developer skills are required. To help determine which tool, the developer skills are grouped into three categories: ML Solutions, ML Explorer, and ML Experts. 



ML Solutions

Developers at this level require very little, if any, experience with ML applications and look for solutions focused on their specific use case that they can integrate into their current application. The tools offered at this level will focus on using ML as a methodology but do not require any ML experience.



ML Explorer

An ML Explorer is an experienced embedded developer familiar with ML concepts but might be working on their first ML project or are exploring how ML can help them differentiate their product. Developers at this level are interested in a tool that offers end-to-end coverage of the workflow or prefer GUI-based tools over code-based solutions.



ML Expert

An ML Expert is someone with extensive experience working on ML projects and who is familiar with TensorFlow and Python. These developers understand how to pre-process raw data and attenuate the key elements, know how to create the proper network of convolutional computations, and how to interpret the constant output of stochastic information from inferencing.



Application Examples and Getting Started Resources

Below are some of the most common use cases for ML application development, as well as access to technical documentation that can help you select the software and tools that are most applicable. You will also find demos, tutorials, and examples according to your specific application and level of ML experience.

 

センサ信号処理

センサ信号処理

Sensor signal processing is the use of low data rate sensors including accelerometers, gyroscopes, air quality sensors, temperature sensors, or pressure sensors. This makes it possible to extend machine life cycles, avoid down time, and reduce cost with preventive maintenance.

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センサ信号処理

Sensor signal processing is the use of low data rate sensors including accelerometers, gyroscopes, air quality sensors, temperature sensors, or pressure sensors. This makes it possible to extend machine life cycles, avoid down time, and reduce cost with preventive maintenance.

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

Audio pattern matching uses microphones to detect a very wide range of non-speech related sounds including squeaky bearings, breaking glass, or running water. These features make it possible to bolster in-home security with glass break detector, scream, and shot detection.

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オーディオ・パターン・マッチング

Audio pattern matching uses microphones to detect a very wide range of non-speech related sounds including squeaky bearings, breaking glass, or running water. These features make it possible to bolster in-home security with glass break detector, scream, and shot detection.

音声コマンド

音声コマンド

Voice commands are a specific sub-set of audio patterns that are the recognition of single words, which is also sometimes referred to as keyword spotting. Make a smart home a responsive home by turning lights on/off with AI/ML keyword detection.

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音声コマンド

Voice commands are a specific sub-set of audio patterns that are the recognition of single words, which is also sometimes referred to as keyword spotting. Make a smart home a responsive home by turning lights on/off with AI/ML keyword detection.

低解像度視力

低解像度視力

Make smart devices seeing devices by wake-up upon object detection, presence detection, and more.

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低解像度視力

Make smart devices seeing devices by wake-up upon object detection, presence detection, and more.

Getting Started With ML Software

Silicon Labs offers ML development tools for any level of experience, and we’ve curated our resources based on level of expertise:

Edge Impulse for ML Explorers

Edge Impulse is ushering in the future of embedded ML by empowering developers to create and optimize solutions with real-world data. Silicon Labs is making the process of building, deploying, and scaling embedded ML applications easier and faster than ever, unlocking massive value across every industry, with millions of developers making billions of devices smarter. 

Get Started Using Edge Impulse Studio with the MG24 Development Kit

SensiML for ML Explorers

SensiML offers AutoML embedded code generation software for implementing AI at the IoT edge. The SensiML Analytics Toolkit supports rapid data collection, ML classification, and optimized firmware code generation, and built-in automation reduces development time and cost by generating optimized edge AI sensor algorithms in a fraction of the time.

Get Started Using SensiML Analytics Toolkit with the MG24 Development Kit

TensorFlow for ML Experts

For ML development experts, we offer native support of TensorFlow Lite for Microcontrollers for all Series 1 and Series 2 wireless SoCs.

Get Started Using TensorFlow Lite for Microcontrollers

Software for ML Solutions

For developers with little or no ML experience, Silicon Labs is building a set of partnerships for keyword and wake-word applications, as well as anomaly detection that require little ML expertise.

近日発売予定

AI/ML パートナー

認定パートナー
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。
認定パートナー
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。
認定パートナー
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。
詳細を表示 詳細を非表示

Getting Started With ML Hardware

Our EFR32xG24 and Thunderboard Sense Development Kits allow developers to load and run example projects on a target device. Both of these development kits run embedded applications that use the TensorFlow engine and have an integrated ML model. All of the software described above will run on either development kit.

Thunderboard Sense 2、センサー・ツー・クラウドの高度な IoT 開発キット SLTB004A

Thunderboard Sense 2 は小型の開発プラットフォームで、さまざまなセンサーを特長とし、Bluetooth、Thread および Zigbee IoT 製品の迅速なプロトタイピングを可能にします。

詳細

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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  • 機械学習で音声認識を追加する方法を学ぶ
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