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感測器中的AI – 嵌入式機器學習核心運行決策樹分類器
 

【作者: 意法半導體】   2021年12月30日 星期四

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人工智慧應用的市佔率穩步成長。為此,意法半導體提供廣泛的產品組合,輕鬆實現多級別的人工智慧應用。


在本文中,將主要關注新型感測器中內嵌的MLC(機器學習核心),並闡述如何利用此AI核心開發極低功耗的「邊緣到邊緣」AI應用。


先從以下問題開始:什麼是邊緣人工智慧?在過去,AI應用需要許多計算資源,因此,來自感測器的資料必須傳輸到雲端處理,然後再將結果傳送回本地。整個過程既耗時又耗電,並且不適用於缺乏網路連線的情境。因此,邊緣人工智慧應運而生。有了微控制器(MCU)上的專用硬體,AI處理能力越來越強,將AI核心自雲端移到了本地MCU,使延遲和功耗方面的表現更加出色。
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