­ ● 为安森美的最低功耗RSL10传感器开发套件提供完整的人工智能(AI)/机器进修感知方法

　　­ ● 基于RSL10的平台赋能传感器处理和无线通信

　　­ ● 无需数据科学专知就能为智能工业应用实现AI

　　2024年11月5日—开发AI工具以构建智能物联网(IoT)终端的领先开发商其中一个SensiML™企业公布和安森美(onsemi)合作，为自主传感器数据处理和预测建模提供完整的机器进修方法。 这合作结合SensiML的Analytics Toolkit开发软件和安森美的RSL10传感器开发套件，为工业生产流程控制和监测等边缘感知应用创建了壹个理想的平台。 SensiML能在较小的内存空间内支持AI功能，加上RSL10平台提供的先进感知和Bluetooth®低功耗联接，赋能精密的智能感知，无需对高度动态的原始传感器数据做云解析。

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　　低功耗自主边缘节点应用

　　RSL10传感器开发套件具有业界最低功耗的蓝牙低功耗联接，它将RSL10无线电和全套环境和惯性运动传感器结合在一块极小的电路板上，可随时和SensiML Toolkit联接。开发人员一起运用基于RSL10的平台和SensiML软件，可易于将低延迟的本地AI预测算法添加到他们的工业可穿戴设备、机器人、经过控制或预测性维护应用中，无论他们是否具备数据科学和AI专知。 由此产生的自动生成的代码赋能智能感知嵌入式终端，能在事件发生的地方将原始传感器数据转化为决定因素的洞察事件，并能实时采取适当的行动。除了这些之后，智能终端还只在数据提供有价格的洞见时才进行通信，大大减少了网络流量。

　　安森美应用工程副总裁Dave Priscak说：“对于决定因素的工业生产流程来说，基于云的解析增加不想要的、不确定的延迟，且太慢、太远、太不可靠。 用本地机器进修解析壹个决定因素事件相较用超距离云进修解析的好处，可等同于生产保持在线，设备不发生昂贵的停机时刻，人员保持安全和生产力。”

　　SensiML首席执行官(CEO) Chris Rogers说：“其他用于边缘的AutoML方法仅依赖神经网络分类模型，只有最基本的AutoML规定，为特定的应用产生次优的代码。 大家综合的AutoML模型搜索不仅包括神经网络，还包括一系列典范的机器进修算法，以及分段器、功能选择和数字信号调节变换，以提供最紧凑的模型，满足应用的性能需求。”

　　供货

　　SensiML的 Analytics Toolkit和安森美的RSL10传感器开发套件都可马上从各自的企业供货。

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