Die Künstliche Intelligenz (KI) hat in den letzten Jahren enorme Fortschritte gemacht und ist heute in vielen Bereichen unseres Lebens anzutreffen. Eine der wichtigsten Entwicklungen in diesem Bereich ist die Edge-AI-Technologie, die es ermöglicht, KI-Modelle direkt auf Edge-Geräten auszuführen. In diesem Blogpost werden wir uns mit der AI Reality auseinandersetzen, einer Edge-AI-Software, die es ermöglicht, KI-Modelle auf Microcontrollern und Mikroprozessoren auszuführen.
AI Reality ist eine Edge-AI-Software, die es ermöglicht, KI-Modelle auf Microcontrollern und Mikroprozessoren auszuführen. Diese Software kombiniert fortschrittliche Signalverarbeitung, Machine Learning und Anomalie-Erkennung auf jedem MCU/MPU-Kern von Renesas. Die Software basiert auf dem proprietären Reality-AI-ML-Algorithmus, der genaue und vollständig erklärbare Ergebnisse liefert und diverse Anwendungen unterstützt.
AI Reality bietet eine Vielzahl von Anwendungen, darunter:
Reality AI Tools ist eine Lösung, die es Ingenieuren ermöglicht, TinyML/Edge-AI-Modelle auf Basis von fortschrittlicher Signalverarbeitung zu generieren und zu bauen. Die Tools enthalten Analysen, um die beste Sensor-Kombination, die besten Plätze für Sensor-Platzierung und automatische Generierung von Komponenten-Spezifikationen zu finden.
Die Vorteile von AI Reality liegen in seiner Fähigkeit, KI-Modelle direkt auf Edge-Geräten auszuführen, was zu einer Verbesserung der Leistung, einer Reduzierung der Latenz und einer Erhöhung der Sicherheit führt. Darüber hinaus bietet AI Reality eine Vielzahl von Anwendungen und Tools, die es Ingenieuren ermöglichen, KI-Modelle zu entwickeln und zu implementieren.
AI Reality ist eine Edge-AI-Software, die es ermöglicht, KI-Modelle auf Microcontrollern und Mikroprozessoren auszuführen. Die Software bietet eine Vielzahl von Anwendungen und Tools, die es Ingenieuren ermöglichen, KI-Modelle zu entwickeln und zu implementieren. Die Vorteile von AI Reality liegen in seiner Fähigkeit, KI-Modelle direkt auf Edge-Geräten auszuführen, was zu einer Verbesserung der Leistung, einer Reduzierung der Latenz und einer Erhöhung der Sicherheit führt.
* KI-Zusammenfassungen können Fehler enthalten. Alle Angaben ohne Gewähr.