สภาพแวดล้อมการพัฒนาของเครื่องจะให้ชุดเต็มของโซลูชั่นออกแบบกล่องที่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถเลือกเครื่องมือการดำเนินการที่ดีที่สุดในเคอร์เนลของเปลือกสมองเพื่อประสิทธิภาพสูง gpu/dsp (หน่วยประมวลผลกราฟิก/ตัวประมวลผลสัญญาณดิจิตอล) คอมเพล็กซ์, เช่นเดียวกับเครื่องมือสำหรับการปรับใช้รุ่นการเรียนรู้เครื่อง (รวมทั้งเครือข่ายประสาท) ในเครื่องยนต์เหล่านี้ ปัญญาประดิษฐ์ฝังตัว (AI) เป็นอย่างรวดเร็วกลายเป็นความสามารถทางเทคนิคพื้นฐานของการประมวลผลขอบการเปิดใช้งาน ' อัจฉริยะ ' อุปกรณ์ที่จะ ' รู้จัก ' สภาพแวดล้อมและการตัดสินใจขึ้นอยู่กับข้อมูลที่ได้รับด้วยการแทรกแซงของมนุษย์น้อยหรือไม่มี การเรียนรู้ทางกลและการพัฒนาสภาพแวดล้อมของเครื่อง th เป็นที่เอื้อต่อการเจริญเติบโตอย่างรวดเร็วในการประยุกต์ใช้การเรียนรู้ของเครื่องจักรในด้านการมองเห็นการพูดและการตรวจจับความผิดปกติ โปรแกรมการเรียนรู้ที่ขึ้นอยู่กับวิสัยทัศน์ให้ข้อมูลป้อนเข้าผ่านกล้องทุกชนิดของอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง (ที่เครือข่ายประสาทที่มีการแพร่หลายมากที่สุด) โปรแกรมประยุกต์เหล่านี้ครอบคลุมส่วนใหญ่ของตลาดแนวตั้งและทำหน้าที่เช่นการรับรู้วัตถุการรับรองความถูกต้องและสถิติบุคลากร อุปกรณ์การเปิดใช้งานเสียง (VAD) กำลังขับเคลื่อนความจำเป็นในการเรียนรู้ของเครื่องจักรขอบเพื่อให้สามารถตรวจจับการปลุกของ word, การประมวลผลภาษาธรรมชาติและการใช้งาน ' ผู้ใช้ด้วยเสียง ' ส่วนติดต่อ การตรวจจับการเรียนรู้ความผิดปกติของเครื่องจักร (ขึ้นอยู่กับการสั่นสะเทือน/โหมดเสียง) สามารถระบุความล้มเหลวที่เกิดขึ้น, จึงลดลงอย่างรวดเร็วอุปกรณ์และบรรลุการเปลี่ยนแปลงในอุตสาหกรรม๔.๐. En NXP ให้ลูกค้ามีความหลากหลายของโซลูชั่นที่จะบูรณาการการเรียนรู้เครื่องในการใช้งาน NTN การเรียนรู้สภาพแวดล้อมการพัฒนาให้ซอฟต์แวร์ฟรีที่ช่วยให้ลูกค้าสามารถนำเข้า TensorFlow ที่ผ่านการฝึกอบรมของตนเองหรือรุ่นกม. แปลงพวกเขาไปยังเครื่องยนต์ AI inference ที่ดีที่สุดและใช้งานได้ใน en-ฉลาดของการปรับสเกลโซลูชั่น (
จาก MCU เพื่อ i.mx แบบบูรณาการสูงและตัวประมวลผล Layerscape ' เมื่อใช้การเรียนรู้ของเครื่องในโปรแกรมประยุกต์ที่ฝังตัวทั้งต้นทุนและประสบการณ์ผู้ใช้ปลายทั้งหมดจะต้องนำมาใช้ในบัญชี ตัวอย่างเช่นหลายคนยังคงประหลาดใจที่ความสามารถในการปรับใช้เครื่องยนต์ AI inference ในค่าใช้จ่ายที่มีประสิทธิภาพของเราและเพื่อให้ได้ประสิทธิภาพเพียงพอ ' ในทางกลับกัน, การดำเนินงานข้ามพรมแดนที่มีประสิทธิภาพสูงของเราและตัวประมวลผลการประยุกต์ใช้ยังมีความสามารถที่มีประสิทธิภาพในการจัดการกับเหตุผล AI อย่างรวดเร็วและการฝึกอบรมในการใช้งานของลูกค้าจำนวนมาก, ' กล่าวว่า Markus, หัวหน้าของผู้อำนวยการของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์. ในฐานะที่เป็นแอปพลิเคชัน AI ยังคงขยาย, เราจะยังคงขับเคลื่อนการเจริญเติบโตในพื้นที่แอพพลิเคชันนี้ผ่านรุ่นต่อไปของตัวประมวลผลที่ออกแบบมาเพื่อเร่งการเรียนรู้เครื่อง.
' ความต้องการที่สำคัญอีกประการหนึ่งสำหรับการแนะนำเทคโนโลยีการเรียนรู้ ai/เครื่องเป็นแอปพลิเคชันการประมวลผลแบบ edge เป็นการง่ายด้วยอุปกรณ์ที่ฝังตัวสามารถปรับใช้และอัปเกรดได้อย่างปลอดภัยจากระบบคลาวด์ แพลตฟอร์ Edgescale สนับสนุนการกำหนดค่าความปลอดภัยและการจัดการของ IoT และอุปกรณ์ขอบ
Edgescale ผสานรวม ai/เครื่องยนต์การเรียนรู้และ inference ในระบบคลาวด์และใช้งานโมดูลแบบบูรณาการได้อย่างปลอดภัยกับอุปกรณ์ที่ทันสมัยเพื่อให้ประสบความสำเร็จในการพัฒนาและการจัดส่งที่ต่อเนื่อง เพื่อตอบสนองความต้องการของลูกค้าที่หลากหลาย, en NXP ยังสร้างระบบการเรียนรู้ระบบนิเวศคู่ค้าที่เชื่อมโยงลูกค้ากับผู้ขายเทคโนโลยีและเร่งการพัฒนาผลิตภัณฑ์การผลิตและเวลาไปยังตลาดผ่านเครื่องมือการเรียนรู้เครื่องยนต์ inference, การแก้ปัญหาและบริการออกแบบ สมาชิกของระบบนิเวศรวมถึงเทคโนโลยี Au โซนและ Pilot.ai เทคโนโลยี Au-zone ให้บริการชุดอุปกรณ์การเรียนรู้ที่สิ้นสุดขั้นแรกของอุตสาหกรรมและเรียกใช้เครื่องยนต์ inference Deepview, ช่วยให้นักพัฒนาสามารถรวมทั้งหมดของผลิตภัณฑ์ SOC ใน en-ภูมิปัญญา (รวมถึงเปลือกแขน-a, การปรับใช้และการตั้งค่า CNN บนเคอร์เนล-m และแบบไฮบริดสลีของ GPU