Cartesiam IDE, Arm Cortex-M MCU에 에지 이상 분류 추가

Cartesiam은 모든 Arm Cortex 마이크로컨트롤러(MCU)에서 직접 이상 분류를 가능하게 하는 최초의 통합 개발 환경(IDE)의 새 버전을 출시했습니다. 또한 사용자가 대표적인 사용 사례의 실제 데이터 세트를 다운로드할 수 있는 새로운 웹 기반 플랫폼을 도입했으며 Cartesiam의 IDE로 IoT 제품 라인을 확장하기 위해 Bosch Connected Devices and Solutions와의 파트너십을 발표했습니다.

마이크로컨트롤러에서 개발자가 인공 지능(AI) 교육 및 추론 애플리케이션을 생성할 수 있도록 올해 초 IDE를 이전에 도입한 이 회사는 이제 기계 학습(ML) 및 추론, 이제 Arm Cortex-M MCU에서 직접 구현하기 위한 분류 라이브러리를 추가합니다.

Cartesiam은 이 새로운 IDE가 이상 감지 및 분류에 대한 탁월한 접근 방식을 가지고 있다고 말했습니다. 이는 모델이 마이크로컨트롤러에서 훈련되었기 때문입니다. 이는 이상 감지가 분류기를 깨워 특성화를 수행하고 시스템에 정확히 무엇이 잘못되었는지 알려줍니다. 이는 일반적인 문제가 있다는 것 뿐만 아니라 사용자에게 더 많은 작업을 수행하는 데 필요한 인텔리전스를 제공하는 핵심입니다. 정보에 입각한 결정.

Cartesiam의 공동 설립자이자 CEO인 Joël Rubino는embedded.com에 다음과 같이 설명했습니다. “저희 솔루션은 처음부터 마이크로컨트롤러 상자 안에서 설계되었습니다. 우리는 대수학에서 모든 기계 학습(ML) 및 신호 처리 알고리즘을 재개발하여 MCU 내부에서 기본적으로 실행합니다. 시장에 나와 있는 다른 솔루션은 컴퓨팅 성능, 메모리, 데이터 세트 등이 무제한인 서버에서 실행되도록 설계된 프레임워크의 '축소된' 솔루션으로 마이크로컨트롤러에 적합하므로 우리 라이브러리는 경쟁 제품에 비해 훨씬 더 최적화되어 있습니다. 클라우드에서 실행되는 Google TensorFlow 및 기타 AI 소프트웨어 솔루션과 같은 우리는 일반적으로 일반적인 구성에서 4Kb RAM에 적합하며 대부분 1Kb 미만입니다."

Arm Cortex-M MCU에 최적화된 Cartesiam은 IDE가 임베디드 개발자가 알고리즘 선택보다 비즈니스 문제 해결에 집중할 수 있게 해주는 직관적인 데스크탑 도구이기 때문에 데이터 과학자와 신호 처리 엔지니어의 전문 지식이 필요하지 않다고 말했습니다. Arm Cortex-M4 80MHz에서 30밀리초 만에 반복 학습을 수행하여 에지에서 빠른 학습을 가능하게 하여 신속하게 인텔리전스를 제공합니다.

회사는 수천 개의 상업용 IIoT(산업용 IoT) 임베디드 장치가 이상 감지를 위해 NanoEdge AI Studio V1을 사용하여 이미 생산 중이라고 말했습니다. NanoEdge AI Studio V2에 분류 라이브러리가 추가됨에 따라 개발자는 이제 더 쉽게 이상 감지를 넘어 엔드포인트에서 직접 문제를 검증할 수 있습니다.

Rubino는 "Cartesiam은 임베디드 개발자를 위한 도구를 만들고 데이터 과학에 대한 배경 지식이 필요하지 않은 직관적인 푸시 버튼 접근 방식을 제공하여 Arm Cortex-M MCU로 구축된 수십억 개의 리소스가 제한된 임베디드 장치에 AI를 개방합니다"라고 말했습니다. “우리는 처음에 장비 사용에 대한 데이터를 축적한 예측 유지 관리 분야에서 고객의 요구를 충족하기 위해 NanoEdge AI Studio를 설계하고 이벤트를 예측할 뿐만 아니라 쉽게 자격을 부여할 수 있도록 도와달라고 요청했습니다. IDE의 새 버전을 사용하면 해당 고객 및 기타 임베디드 설계자가 신호 처리 및 기계 학습 기술과 관련된 일반적인 문제 없이 분류 라이브러리를 손쉽게 개발할 수 있습니다. 이를 통해 비용을 크게 절감하고 출시 시간을 단축할 수 있습니다.”

그는 “우리 솔루션은 PC에서 실행됩니다. 클라우드 연결이나 비용이 필요하지 않습니다. 많은 기업, 특히 유럽인은 데이터를 클라우드로 보내는 데(데이터 개인 정보 보호 문제로 인해) 숨겨진 클라우드 컴퓨팅 비용에 대해 회의적입니다.”

새로운 웹 기반 플랫폼인 Bosch IoT 파트너십의 샘플 데이터 세트
Cartesiam은 또한 새로운 웹 기반 플랫폼인 data.cartesiam.ai에서 '사용 사례 탐색기'를 도입했습니다. 사용자는 인공호흡기 폐쇄 감지, 유방암 감지, 진공 백 부피 감지 등과 같은 대표적인 사용 사례에서 실제 데이터 세트를 다운로드하고 NanoEdge AI Studio IDE를 사용해 볼 수 있습니다. 회사는 추가 데이터 세트로 포털을 지속적으로 개선할 것이라고 말했습니다.

새로운 IDE 및 웹 플랫폼 출시와 동시에 Bosch Connected Devices and Solutions는 Cartesiam의 NanoEdge AI Studio를 추가하여 기존 IoT 제품 라인, 크로스 도메인 개발 키트 또는 XDK를 확장합니다.

Bosch Connected Devices and Solutions의 기술 책임 책임자인 Ando Feyh는 “8개의 센서로 구성된 XDK 플랫폼을 통해 설계자는 Bluetooth 또는 Wi-Fi를 통해 원격으로 프로세스를 모니터링, 제어 및 분석할 수 있으므로 고객이 더 많은 것을 신속하게 만들 수 있습니다. 지능형 연결된 기계. NanoEdge AI Studio V2는 XDK의 고유한 기능을 향상시켜 하나 이상의 센서에 대한 이상 감지 및 분류를 위한 데이터 처리 기능을 제공합니다. 이를 감안할 때 우리는 광범위한 내부 및 외부 프로젝트에서 Cartesiam의 플랫폼을 사용할 계획이며 XDK와 NanoEdge AI Studio 통합에 대해 Cartesiam과 긴밀히 협력하고 있습니다.”