Sensory Inc. で AI 機能を拡張する

Silicon Labs では、家庭、産業、商業セクションなど、人々と環境のインタラクションの方法を変革するコネクテッド・デバイスをつくることに重点を置いています。これらのインタラクションを拡大するのに役立つ、よりエキサイティングな新しいトレンドの 1 つは、組み込みデバイスとエッジでの人工知能（AI）と機械学習（ML）を注入することです。ウェイクワードの検知やガラス破損の検知など、既存のユースケースを改良することで、AI/ML は動きではなく音に基づいて建物の占有率を検知するという新しいユースケースへの扉も開きます（モーション検知器がキーボード上にある指の細かい動きを感知せず、あなたがまだ部屋にいるのにオフィスの電気がオフになったという状況は誰もが経験しているでしょう）。

Silicon Labs は、IoT 開発プロセスのすべての段階で AI/ML パートナーとなります。

当社では、誰もが AI/ML 体験の異なるステージにいることを理解しています。そのため、Silicon Labs では、適切なレベルの AI/ML 専門知識に適したソリューションをパッケージ化するシンプルな各種カテゴリーを作成しました。ML エキスパート、ML エクスプローラー、ML ソリューション。

• エキスパート：ML エキスパートとは、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。
• エクスプローラー：ML エクスプローラーは、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 ML 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途中かもしれません。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。
• ソリューション：このレベルの開発者は、ML アプリケーションの経験はほとんど必要なく、現在のアプリケーションに統合でき、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。

Sensory Inc. による IoT デバイス向け ML ソリューションの拡大

当社では本日、Sensory Inc. との提携により、AI/ML 開発能力を拡大することを発表しました。Sensory は、ウェイクワード検出とコマンドまたは連続音声認識の市場リーダーであり、すでに 30 億台以上のデバイスで AI/ML 機能を提供しています。この新しいパートナーシップにより、Sensory は AI/ML に焦点を当てながら Silicon Labs の堅牢な SoC 上に展開する準備が整います。具体的には、MG24 を含めた EFR32シリーズ 1 とシリーズ 2 上で Sensory を使い始めることができます。これには、メインの Arm Cortex MCU から特殊な機械学習タスクをオフロードできる AI/ML アクセラレータが内蔵されており、機械学習操作でパフォーマンスは 8 倍増加させ、エネルギー使用量は 6 倍削減できます。

「Silicon Labs が強調する Zigbee のような複数のプロトコルの低消費電力のワイヤレス接続は、Sensory のユーザー・ベースの機械学習のリーチを拡大するための優れた補完手段となります」と、Sensory の CEO、Todd Mozer 氏は述べています。「Silicon Labs と Sensory は共に、低消費電力ワイヤレス・アプリケーションの新しい市場を開拓しています。Sensory は、カスタムメイドの AI/ML アプリケーションは必要なく、Sensory のパッケージ化された完全に焼き込まれたコードセットから選ぶ準備ができている方々に最適です。」ご興味のある方は、GitHub にあるサンプルコードをご覧ください。この簡単なデモでは、エッジでウェイクワード検出を使用する方法について示します。

さらに、Silicon Labs は、Sensory や tinyML Foundation のその他影響力のある機械学習組織にも参加しています。Silicon Labs はこのようなコミュニティに参加することで、、エンベデッド・デバイス上での小さな tinyML アプリケーションの採用と使用量を増やし、ユーザーと市場を教育するための知識を共有し、tinyML 技術で解決する新たなユースケースや問題を探求します。その結果として市場での採用を拡大するための財団の取り組みを強化できるのです。

Sensory と Silicon Labs で IoT 向け AI/ML を始めよう

前述のように、GitHub のサンプルコードを使用して、すぐに Sensory を使い始めることができます。また、Sensory は、最近の Works With 2022 開発者会議にも参加しており、Sensory オンデマンドを使ってトレーニングを視聴して、より多くの実践を積むことができます。AI/ML IoT 開発トレーニング：Works With 2022。

私の同僚、Dan Kozin iによる、技術的なハウツーや Wake Word をタイプするだけで、この ML 例で自分の Wake Word を使う を読んだり、Silicon Labs のコミュニティ・サイトで Silicon Labs と Sensory でできることの例をより多く見ることができます。