Silicon Labs, лидер в области создания защищенных, умных беспроводных технологий для мира c большими сетевыми возможностями, сегодня анонсировала BG24 и MG24, семейства беспроводных SoC 2,4 ГГц для Bluetooth и многопротокольных операций соответственно, а также, новый набор программных инструментов. Эта новая, совместно оптимизированная, аппаратная и программная платформа поможет перенести приложения AI/ML и высокую производительность беспроводной связи на периферийные устройства с батарейным питанием. Готовые к использованию cо стандартом Matter, устройства семейства BG24 и MG24 со сверхнизким энергопотреблением поддерживают несколько беспроводных протоколов, и включают защиту PSA Level 3 Secure Vault, что идеально подходит для различных видов умных домов, медицинских и промышленных приложений. Представленные SoC и программное решение для Интернета вещей (IoT) включают в себя:
· Два новых семейства беспроводных SoCс частотой 2,4 ГГц, которые снабжены первыми в отрасли интегрированными ускорителями AI/ML, поддержкой Matter, Zigbee, OpenThread, Bluetooth Low Energy, Bluetooth mesh, проприетарным и многопротокольным режимом работы, высочайшим уровнем отраслевой сертификации безопасности, возможности сверхнизкого энергопотребления и самый большой объем памяти и флэш-памяти в портфолио Silicon Labs.
· Новый набор программных инструментов, позволяющий разработчикам быстро создавать и развертывать алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения, с помощью некоторых из самых популярных наборов инструментов, таких как TensorFlow.
«Беспроводные системы на кристалле BG24 и MG24 представляют собой великолепное сочетание возможностей отрасли, включая широкую поддержку нескольких протоколов беспроводной связи, время работы от батареи, машинное обучение и безопасность для приложений IoT Edge», — заявил Мэтт Джонсон, генеральный директор Silicon Labs.
Первое интегрированное аппаратное ускорение AI/ML повышает производительность и энергоэффективность
Разработчики продуктов Интернета вещей видят огромный потенциал искусственного интеллекта и машинного обучения для обеспечения еще больших возможностей периферийных приложений, таких, как системы домашней безопасности, носимые медицинские мониторы, датчики, контролирующие коммерческие объекты, промышленное оборудование, и многое другое. Но, сегодня те, кто рассматривает возможность развертывания ИИ или машинного обучения на периферии, сталкиваются с серьезными потерями в производительности и энергопотреблении, которые могут перевесить преимущества.
BG24 и MG24 смягчают эти ограничения, поскольку являются первыми устройствами со сверхнизким энергопотреблением и со встроенными выделенными ускорителями AI/ML. Эти специализированные устройства предназначены для быстрой и эффективной обработки сложных вычислений, а внутреннее тестирование показало рост производительности до 4 раз, и улучшение энергоэффективности до 6 раз. Поскольку расчеты машинного обучения выполняются на локальном устройстве, а не в облаке, устраняется задержка сети, для достижения более быстрого принятия решений и действий.
Семейства BG24 и MG24 также имеют самые большие объемы флэш-памяти и оперативной памяти (ОЗУ) в портфолио Silicon Labs. Это означает, что устройство может развиваться для поддержки нескольких протоколов, Matter и обученных алгоритмов машинного обучения для больших наборов данных. PSA Level 3-Certified Secure VaultTM, высший уровень сертификации безопасности для устройств IoT, обеспечивает защиту, необходимую для таких продуктов, как дверные замки, медицинское оборудование, и другие важные применения, где защита устройства от внешних угроз имеет первостепенное значение.
Программное обеспечение AI/ML и поддержка Matter помогают проектировщикам создавать новые инновационные приложения
В дополнение к изначальной поддержке TensorFlow, Silicon Labs сотрудничает с некоторыми ведущими поставщиками инструментов искусственного интеллекта и машинного обучения, такими как SensiML и Edge Impulse, чтобы гарантировать, что у разработчиков есть законченная цепочка инструментов, которая упрощает разработку моделей машинного обучения, оптимизированных для встроенные применений беспроводных приложений. Используя новый набор инструментов AI/ML вместе с Simplicity Studio от Silicon Labs, и семействами SoC BG24 и MG24, разработчики могут создавать приложения, которые извлекают информацию из различных подключенных устройств, взаимодействуя друг с другом с помощью Matter, чтобы затем принимать интеллектуальные решения на основе машинного обучения.
Например, в коммерческом офисном здании многие источники света управляются датчиками движения, которые контролируют присутствие людей, чтобы определить, должен ли свет быть включен или выключен. Однако, при наборе текста за столом, с движением, ограниченным руками и пальцами, работники могут оставаться в темноте, когда датчики движения сами по себе не могут распознать их присутствие. При подключении аудиодатчиков к детекторам движения через прикладной уровень Matter, дополнительные аудиоданные, такие как звук набора текста, могут обрабатываться с помощью алгоритма машинного обучения, что позволяет системе освещения принимать более обоснованные решения о том, следует ли включать или выключать свет.
Вычисления в целях машинного обучения на периферийных устройствах позволяют использовать другие умные промышленные и домашние приложения, включая обработку данных датчиков для обнаружения аномалий, профилактическое обслуживание, распознавание звуковых образов для улучшения обнаружения разбития стекла, распознавание простых словесных команд и варианты использования машинного зрения, такие, как обнаружение присутствия или подсчет людей с помощью камер с низким разрешением.
Альфа - программа подчеркивает разнообразие вариантов применения
Более 40 компаний, представляющих различные отрасли и сферы применения, уже приступили к разработке и тестированию нового платформенного решения в рамках закрытой альфа-программы. Эти компании проявили интерес к платформам BG24 и MG24 из-за их сверхнизкого энергопотребления и расширенных функций, включая возможности AI/ML и поддержку Matter. Глобальные ритейлеры стремятся улучшить качество покупок в магазине за счет более точного отслеживания активов, обновления цен в реальном времени и других задач. Участники из сектора управления коммерческими зданиями изучают, как сделать свои системы зданий, включая освещение и HVAC, более интеллектуальными, чтобы снизить затраты владельцев и уменьшить их воздействие на окружающую среду. Наконец, поставщики решений для умного дома и потребителей работают над тем, чтобы упростить подключение различных устройств и расширить способы их взаимодействия, чтобы предоставить пользователям новые инновационные функции и услуги.
Самое мощное семейство SoC от Silicon Labs
Системы на кристалле BG24 и MG24 сочетают в себе процессор ARM Cortex-M33 с частотой 78 МГц, высокопроизводительный радиомодем с частотой 2,4 ГГц, лучший в отрасли 20-разрядный АЦП, оптимизированную комбинацию флэш- (до 1536 КБ) и оперативной памяти (до 256 КБ), а также, аппаратный ускоритель AI/ML для обработки алгоритмов машинного обучения, разгружающий ARM Cortex-M33, поэтому у приложений есть больше циклов для выполнения другой работы. Поддерживая широкий спектр беспроводных протоколов IoT на частоте 2,4 ГГц, эти SoC сочетают в себе высочайший уровень безопасности с лучшим отношением радиочастотных характеристик и энергоэффективности на рынке.
