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[导读]中国,2021年7月26日– Qeexo公司和意法半导体宣布,意法半导体的机器学习核心(MLC)传感器已加入能够加快边缘设备tinyML微型机器学习模型开发的Qeexo AutoML平台。

中国,2021年7月26日– Qeexo AutoML自动化机器学习(ML)平台的开发者Qeexo公司和服务多重电子应用领域的全球半导体领导者意法半导体宣布,意法半导体的机器学习核心(MLC)传感器已加入能够加快边缘设备tinyML微型机器学习模型开发的Qeexo AutoML平台。

意法半导体的MLC传感器本身就能大幅降低系统总体功耗,因为利用大量传感器数据开发的感知相关算法是运行在传感器上。Qeexo AutoML利用传感器数据为边缘设备自动生成高度优化的超低延时、超低功耗且内存占用率很小的机器学习解决方案。这些算法解决方案采用延长电池寿命的高效机器学习模型,克服了计算能力和存储容量因芯片尺寸而受到的限制。

Qeexo首席执行官Sang Won Lee表示:“Qeexo实现了最近我们与ST合作时所作的承诺,即在Qeexo AutoML上增加对ST机器学习核心传感器系列产品的支持。现在,我们与ST的合作让应用开发人员能够在ST的MLC传感器上快速创建和部署机器学习算法,而无需占用MCU时钟周期和系统资源,应用前景非常广阔,涵盖工业和物联网。”

意法半导体MEMS传感器部门总监Simone Ferri表示:“在Qeexo AutoML平台上增加ST的机器学习核心传感器,可以方便开发人员在低功耗应用中更快捷地导入嵌入式机器学习。我们在传感器(包括LSM6DSOX或ISM330DHCX)中引入MLC内核,可显著减少系统数据流量,减轻网络处理负担,将系统功耗降低几个量级,同时提供更强的事件检测、唤醒逻辑和实时边缘计算功能。”

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