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アプリケーション // IoT における機械学習(ML)

IoT 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、スマートな意思決定を行うデバイスの能力がさらに向上します。Silicon Labsは、すべてのワイヤレス SoCで機械学習をサポートしています。これにより、MVP(マトリックス・ベクトル処理)を使用してアクセラレーション速度が向上し、低電力で動作するため、多くの新しいユースケースが実現しています。

IoTに機械学習をもたらす

Silicon Labsは、IoTと機械学習の融合によって可能性を再定義し、よりスマートで高速、かつ高効率なエッジデバイスを実現します。当社のプラットフォームは、最先端のハードウェアと開発ツールを提供し、スマートホームから産業オートメーションまで、IoT機械学習アプリケーションのイノベーションを加速します。

  • ワイヤレスSoCとの統合:機械学習と組み合わせた業界最大級のワイヤレスソリューションポートフォリオにより、IoTエッジデバイスを実現します。
  • ディープラーニングニューラルネットワーク:高度なIoT機械学習アプリケーション向けに、より高速で高精度なディープラーニングを実現します。
  • 充実した開発ツール群:初心者からエキスパートまで対応するエンドツーエンドのIoT向けMLツールチェーンにより、スマートコネクテッド製品の開発を加速します。
  • AI/MLハードウェアアクセラレータ:最大8倍高速な推論を1/6の消費電力で実現し、BOMコストと設計の複雑さを低減します。
  1. ハードウェア
  2. ソフトウェア
  3. 開発ツール
  4. アプリケーション
  5. パートナー
  1. ハードウェア

ハードウェア

IoT機械学習製品を使ってみる

当社のワイヤレスSoCには、ハードウェアアクセラレーションによるIoT機械学習向けの内蔵Matrix Vector Processor(MVP)が搭載されており、エッジ上で高速かつ低消費電力の推論を実現します。リアルタイムでデバイス上のインテリジェンスを必要とするスマートコネクテッドデバイスに最適です。

EFR32MG24 シリーズ 2 マルチプロトコル・ワイヤレス SoC

GHzMG24 2.4ワイヤレスSoCは、スマートホームにおけるバッテリー駆動のIoT メッシュ・デバイス向けに最適化されています。堅牢なMVPは推論を加速し、消費電力を削減します。
詳細情報

EFR32MG24 シリーズ 2 マルチプロトコル・ワイヤレス SoC

EFR32MG24 ワイヤレス SoC は、スマートホーム、照明、ビルディング・オートメーション製品向けの Matter、OpenThread、Zigbee プロトコルを使用したメッシュ IoT ワイヤレス接続に最適です。高性能 2.4 GHz RF、低消費電流、AI/ML ハードウェア・アクセラレーター、 Secure Vault™ などの主要機能により、IoT デバイスメーカーは、リモートおよびローカルのサイバー攻撃から保護されたスマートで堅牢かつエネルギー効率の高い製品を作成できます。最大 78 MHz で動作する ARM Cortex®- M33、最大 1.5 MB のフラッシュおよび 256 kB の RAM により、将来の成長の余地を残しながら、要求の厳しいアプリケーション向けのリソースを提供します。対象アプリケーションには、ゲートウェイとハブ、センサー、スイッチ、ドア・ロック、LED 証明、照明器具、位置情報サービス、予知保全、ガラス破損検出、ウェイクワード検出などが含まれます。

EFR32MG24 シリーズ 2 マルチプロトコル・ワイヤレス SoC ファミリを見る
X
主要仕様
理想的なアプリケーション
スマートホーム、照明およびビルの自動化
最高レベルの IoT セキュリティ
Secure Vault™

EFR32BG24 シリーズ 2 Bluetooth Low Energy SoC - EFR32BG24

バッテリー効率の高いスマート・ウェアラブルを実現する、高性能ワイヤレスおよび低消費電力SoC。最高PSAレベル3 認証付き統合されたAI/ML アクセラレータとSecure Vault™を搭載。
詳細情報

EFR32BG24 シリーズ 2 Bluetooth Low Energy SoC - EFR32BG24

EFR32BG24 ワイヤレス SoC は、スマートホーム、照明、ポータブル医療製品向けの Bluetooth Low Energy と Bluetooth メッシュを使用した IOT ワイヤレス接続に最適です。AECQ-100 の認定資格、チャンネルサウンディングのサポート、高性能 2.4 GHz RF、低消費電流、AI/ML ハードウェアアクセラレーター、 Secure Vault™ などの主要機能により、IoT デバイスメーカーは、リモートおよびローカルのサイバー攻撃から保護されたスマートで堅牢かつエネルギー効率の高い製品を作成できます。最大 78 MHz で動作する ARM Cortex®- M33、最大 1.5 MB のフラッシュおよび 256 kB の RAM により、将来の成長の余地を残しながら、要求の厳しいアプリケーション向けのリソースを提供します。対象となるアプリケーションには、ゲートウェイ/ハブ、センサー、スイッチ、ドアロック、スマートプラグ、LED電球、照明器具、血糖計、パルスオキシメータなどが含まれます。

EFR32BG24 シリーズ 2 Bluetooth LE SoC ファミリをご覧ください
X
主要仕様
Bluetooth 6.0、Bluetooth メッシュ、独自規格をサポート
超低消費電力バッテリ駆動型 IoT デバイスに最適

EFR32MG26 シリーズ 2 マルチプロトコル・ワイヤレス SoC

スマートホーム、照明、ビルディングオートメーションのアプリケーションにおけるIoTメッシュワイヤレス接続に最適な、大型フラッシュと RAM を備えた将来を見据えたマルチプロトコル SoC。
詳細情報

EFR32MG26 シリーズ 2 マルチプロトコル・ワイヤレス SoC

EFR32MG26 マルチプロトコル・ワイヤレス SoC は、スマートホーム、照明、ビルディング・オートメーション製品向けの Matter、OpenThread、Zigbee プロトコルを使用したメッシュ IoT ワイヤレス接続に最適な最も将来に対応したワイヤレス SoC です。高性能 2.4 GHz RF、低消費電流、AI/ML ハードウェア・アクセラレーター、 Secure Vault™ などの主要機能により、IoT デバイスメーカーは、リモートおよびローカルのサイバー攻撃から保護されたスマートで堅牢かつエネルギー効率の高い製品を作成できます。最大 78MHz、最大 3MB のフラッシュと 512kB の RAM で動作するARM Cortex® M33 は、より複雑なアプリケーションを可能にし、Matter over Thread のヘッドルームを提供します。対象アプリケーションには、ゲートウェイとハブ、LED 照明、スイッチ、センサー、ロック、ガラス破損検出、予知保全、ウェイクワード検出などが含まれます。

EFR32MG26 シリーズ 2 マルチプロトコル・ワイヤレス SoC ファミリを見る
X
主要仕様
大型フラッシュと RAM
最大 3 kB のフラッシュと 512 kB の RAM
最高レベルの IoT セキュリティ
Secure Vault™

EFR32FG28 サブ GHz ワイヤレス + 2.4 GHz BLE SoC

高性能サブGHzおよびBLE無線で高い設計上の柔軟性を提供する、IoT スマートホームおよびメータリング・アプリケーション向けのデュアルバンド SoC。AI/MLMVPは、スマートエンドノードの実装を強化します。
詳細情報

EFR32FG28 サブ GHz ワイヤレス + 2.4 GHz BLE SoC

EFR32FG28 SoC は、スマートホーム、セキュリティ、照明、ビルオートメーション、メータリングの IoT アプリケーションに最適なデュアルバンド Sub-GHz + 2.4 GHz Bluetooth LE SoC ソリューションです。このデュアルバンド・ソリューションは、長距離性能を提供する高性能サブ GHz 無線と Bluetooth 無線を組み合わせて設計上の柔軟性を高めます。メモリのフットプリントが大きく、IO 数も増加しているため、設計統合が可能で、Secure Vault Nuncは、製品のニーズに合ったセキュリティレベルを柔軟に選択できます。

EFR32FG28 サブ-GHz ワイヤレス + 2.4 GHz BLE SoC 製品ファミリを見る
X
主要仕様
最大 1024 kB のフラッシュと 256 kB の RAM
サブ GHz および Bluetooth LE サポート

SiWx917M Wi-Fi 6 に Bluetooth LE 5.4 ワイヤレス SoC が加わった

Wi-Fi、Bluetooth、Matter、AI/MLに対応した超低消費電力のIoTアプリケーション向けに最適化されたWi-Fi 6 SoC 。MVP を備えた完全統合型設計により、電池寿命が延び、安全なクラウド接続が可能になります。
詳細情報

SiWx917M Wi-Fi 6 に Bluetooth LE 5.4 ワイヤレス SoC が加わった

当社のSiWx917M SoC は、最も低消費電力の Wi-Fi 6 SoC で、Wi-Fi®、Bluetooth、Matter、IP ネットワーキングを使用して安全なクラウド接続を実現する、超低消費電力 IoT ワイヤレスデバイスに最適です。これは、長寿命の電池駆動デバイスの開発に最適です。SiWx917M SoC には、超低消費電力 Wi-Fi 6 とBluetooth Low Energy(LE)5.4 ワイヤレス CPU サブシステム、さらに統合されたマイクロコントローラ(MCU)アプリケーション・サブシステム、セキュリティ、周辺機器、電源管理サブシステムがすべて1つの 7 x 7 mm QFN パッケージに収められています。このワイヤレス・サブシステムは、最大で 160 MHz のマルチスレッド・プロセッサ、ベースバンド・デジタル信号処理、アナログ・フロントエンド、2.4 GHz RF トランシーバ、統合パワーアンプで構成されています。このアプリケーション・サブシステムは、最大 180 MHz で稼働する ARM® Cortex®-M4、組み込み SRAM、FLASH、センサーハブで構成されています。この ARM® Cortex®-M4F は、周辺機器およびアプリケーション関連の処理専用であり、このマルチスレッド・プロセッサは独立したスレッド上でワイヤレスおよびネットワーキング・スタックを実行し、高性能で幅広い組み込みワイヤレス IoT アプリケーションに対応する完全な統合型ソリューションを提供します。

対象となるアプリケーションにはスマートホーム、コンシューマ・ヘルスおよびフィットネス、医療、産業、リテール、スマートビルとスマートシティ、アセットトラッキングなどがあります。

SiWx917M Wi-Fi 6 と Bluetooth LE 5.4 SoC ファミリを見る
X
主要仕様
Wi-Fi 6 と Bluetooth LE 5.4、Matter 対応、超低消費電力、セキュアなワイヤレス無線
FPU 付き統合型MCU、ARM® Cortex®-M4 プロセッサー
  1. ソフトウェア

ソフトウェア

ML SDK:IoT 開発における機械学習の簡素化

Silicon Labs の ML SDK は、IoT デバイスに機械学習をもたらし、Simplicity Studio
にシームレスに統合され、業界標準の TensorFlow Lite Micro フレームワーク上に構築されています。

動作方法:
 

Bring Your Own Model(BYOM): 独自の TensorFlow Lite モデルから始めるか、AI/MLパートナーと協力して、IoT ユースケースに合わせたカスタムモデルを作成します。

シームレスな統合: Silicon Labs SDK をインストールする際に AI/ML SDK Extension を追加し、モデルをプロジェクトの config フォルダにドラッグアンドドロップするだけで、直接統合できます。

自動最適化: モデルの変換からデプロイまで、SDK は最適化とハードウェアアクセラレーションを管理し、IoT の機械学習をこれまで以上に簡単にします。



IoT 機械学習の主なツール:

フラットバッファコンバータ

.tflite モデルをデプロイ可能なヘッダーファイルにすばやく変換します。モデルをプロジェクトの config フォルダにドロップするだけで、すぐに使用できます。

フラットバッファコンバータ

モデルプロファイラ

デプロイ前に、IoTターゲットデバイス上でのメモリ使用量と実行時パフォーマンスを見積もり、モデルを最適化します。

ML Model Profiler サンプルアプリケーション

Model MVPコンパイラ

Simplicity Studioに直接統合されたこのコンパイラは、実行を最適化し、メモリレイアウト、ウェイトページング、およびスケジューリングを管理して、効率的なエッジ推論を実現します。

MVP アクセラレータ

すぐに使えるデモ 

音声、ジェスチャー、音響、およびセンサーベースの認識向けに事前構築されたデモをご覧ください。実環境のアプリケーションにおける IoT 向け機械学習の力を紹介しています。

AI/ML 拡張サンプルアプリケーション

さらに詳しい情報をお探しですか?AI/ML ソフトウェアに関するその他の資料はこちらをご覧ください。モデルの開発にサポートが必要ですか?当社のパートナー と協力して、ユースケースに合わせたカスタムモデルを作成してください。       

  1. 開発ツール

開発ツール

ML IoT 開発ツールを使ってみる

当社の開発キットとツールチェーンで、IoT ML の道のりをスタートさせましょう。すぐに使えるデモの実行、モデルパフォーマンスの評価、カスタム IoT 機械学習アプリケーションの構築を、エッジ AI 用に最適化されたハードウェア上で実現します。

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

EFR32xG28 エクスプローラー・キット (xG28-EK2705A)

EFR32xG28 エクスプローラー・キットは、EFR32xG28 System-on-Chip をベースにしたスモール・フォーム・ファクタの開発および評価プラットフォームです。キットは、Wi-SUN、Amazon Sidewalk、Z-Wave、Wireless M-Bus、独自規格のネットワークなど、サブGHz やBluetooth LE用のIoTアプリケーションの迅速なプロトタイピングとコンセプト作成に焦点を当てています。

詳細

EFR32xG26 エクスプローラー・キット (xG26-EK2709A)

EFR32xG26 Explorer キット xG26-EK2709Aは、BLE、Bluetooth メッシュ、Matter、OpenThread、 Zigbeeなどの2.4GHz ワイヤレスプロトコル用 IoT アプリケーションのプロトタイピングの迅速化とコンセプトの作成に焦点を当てた EFR32MG26 System-on-Chip に基づくスモール・フォーム・ファクタの開発および評価プラットフォームです。

詳細
  1. アプリケーション

アプリケーション

ML アプリケーションの例を使ってみる

IoT 機械学習が、音声やオーディオの検出からセンサー信号処理、低解像度のビジョンまで、さまざまなアプリケーションでリアルタイムのインテリジェンスを実現する方法をご覧ください。これらのユースケースは、オンデバイス AI がよりスマートで高速、かつ効率的なエッジソリューションを実現する方法を示しています。

各デモの実際の動作をご覧になり、Silicon Labs のハードウェアと開発ツールを使用してそれを構築する方法をご覧ください。

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。

  1. パートナー

パートナー

AI/ML IoT パートナーと始める

信頼できるAI/MLパートナーとともに、IoT 機械学習の開発を加速します。これらの事前選別された設計サービスプロバイダーは、Silicon Labs の SoC でカスタムソリューションまたはすぐに導入できるモデルを提供し、開発を簡素化し、製品化までの時間を短縮します。

エッジインパルス 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 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。

詳細
センサリー パートナー

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
Micro.ai 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
ModelCat パートナー

ModelCatは、AI、IoT、システム設計 DNA の専門家チームで、高度な ML アルゴリズムの困難な問題を解決するために協力しています。

詳細
Sigma Connectivity パートナー

Sigma Connectivity は、コネクテッド・ソリューションでイノベーションを創出し、価値と成長を生み出すことを使命とするグローバル・デザイン・ハウスです。

詳細
Unikie パートナー

Unikie は、機械、車両、産業ソリューションにインテリジェンスを注入するグローバルソフトウェアエンジニアリング企業です。

詳細
EdgeAI Foundationの誇り高いメンバー

ここから IoT 機械学習の開発を始めましょう。

AI/ML 開発者体験をチェックする
AI/ML開発者のジャーニー


IoT 機械学習のデモビデオ

当社のハードウェア・アクセラレータを搭載した実世界の IoT 機械学習のデモをご覧ください。音声やジェスチャーの認識から指紋や音響の検知まで、これらの例は高速で効率的なオンデバイス推論を示しています。

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    Pacman による音声コマンド認識

    Pacman による音声コマンド認識

  • 現在再生中

    指紋認証デモ

    指紋認証デモ

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    AI/MLによるギター音符認識

    AI/MLによるギター音符認識

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    ModelCat AI デモ

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    グー、チョキ、パーのジェスチャー認識デモ

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IoT 機械学習に関するFAQ

IoT機械学習について質問がありますか?このセクションでは、Silicon Labs のハードウェアを使用して IoT デバイスで ML を構築するための電力使用、展開、ツールなどの一般的なトピックについて説明します。

IoTにおける機械学習とは、トレーニングされたモデルをコネクテッドデバイス上で直接実行し、センサー、マイク、カメラからのデータを処理することであり、音声認識、ビジョン処理、異常検出などのユースケースで、クラウドに頼ることなくリアルタイムの意思決定を可能にします。

IoT デバイスで機械学習モデルを実行すると、Silicon Labs のマトリックス・ベクトル・プロセッサなどのハードウェア・アクセラレータを使用する際に消費電力を削減できます。マトリックス操作などの計算負荷の高いタスクの場合、MVP は、CPU で同じモデルを実行する場合と比較して、最大 8 倍高速の推論と最大 6 倍のエネルギー使用量の削減を実現します。特に、ワークロードが大きい場合に顕著です。これにより、CPU はアイドル状態またはスリープ状態を維持し、全体的なエネルギー効率が向上します。

いいえ、IoTデバイスで機械学習を実行するためにインターネットにアクセスする必要はありません。オンデバイス推論とハードウェアアクセラレーションにより、モデルはエッジでローカルにデータを処理できるため、クラウドに頼ることなく、高速で信頼性の高いプライベートなIoT機械学習が可能になります。

音声制御の Pac-Man ゲームなど、すぐに使えるデモ付きの ML 開発キットを使用すると、数分で始めることができます。ステップバイステップガイドについては、当社のAI/ML Developer Journeyをご覧ください 

機械学習を備えたIoTは、音声認識、ジェスチャー検出、ビジョン処理、予知保全、異常検出、スマートアクセスなど、幅広いアプリケーションに活用されています。これらはすべて、クラウドに依存することなく、デバイス上で効率的に実行できます。

はい。もちろんできます。当社のプラットフォームは、一般的なフレームワークからの事前学習済みモデルの統合をサポートし、認定AI/MLパートナーは、Silicon Labs のハードウェアに最適化された、すぐに導入できるソリューションを提供します。直接使用するか、特定の IoT 機械学習アプリケーションに合わせて微調整できます。

Silicon Labs は、IoT デバイスの機械学習の評価と最適化に役立つさまざまなツールを提供しています。例えば、モデルプロファイラはターゲットハードウェアのメモリ使用量と推論時間を推定し、モデル MVP コンパイラ(Simplicity Studio に内蔵)はモデルの実行を最適化してエッジ推論を効率化します。これらのツールにより、導入前にパフォーマンスを簡単に微調整できます。

いいえ。Silicon Labs は、当社の SoC 上で事前構築され、すぐに導入できるソリューションを提供する信頼できるAI/MLプロバイダーと提携しています。これは、すぐに開始したいチームに最適です。カスタムアプリケーションについては、認定設計サービスパートナーとも連携し、ML に関する深い専門知識を必要とせずに、カスタマイズされた IoT 機械学習ソリューションの開発と導入を支援します。

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