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恩智浦和微软共同展示云端机器学习解决方案

恩智浦半导体边缘运算解决方案,提供脸部辨识、工业用安全维护等功能,协助企业以最佳效率进行管理。

恩智浦半导体宣布与微软合作,针对Azure IoT用户推出基于人工智能与机器学习的异常检测功能。透过双方优势互补,集成恩智浦的离线机器学习功能与嵌入式处理以及微软云端专业知识,联合展示全新Azure IoT异常检测解决方案(Anomaly Detection Solution)。

该解决方案包含一个由恩智浦i.MX RT106C跨界处理器(Crossover Processor)支持的小型、低功耗模块化系统(System-on-Module;SOM)、一整套传感器、以及相关的异常检测工具箱(Anomaly Detection Toolbox)。

该工具箱运用各种机器学习算法,如随机森林(Random Forest)和简易矢量机(Simple Vector Machine;SVM),模拟设备的正常行为,并透过本地和云端的组合机制,检测异常行为。这样可以在降低云端带宽要求的同时,保持完整的在线日志记录和处理能力,大幅降低成本。相关应用包括旋转元件的预测性维护、存在性检测和侵入性检测。

恩智浦半导体执行总监暨物联网及安全解决方案总经理Denis Cabrol表示:「预防故障和减少停机时间是提高生产力和系统安全性的重要关键。透过与微软合作,我们将Azure IoT的强大功能与奠基于恩智浦嵌入式技术的本地智能运行相结合,不但为物联网的创新开拓道路,还将认知(cognitive)服务推向芯片级别。」微软物联网销售副总裁Rodney Clark表示:「我们很荣幸能够扩展与恩智浦的合作,推出全新Azure IoT与i.MX RT106C异常检测解决方案。恩智浦的此类解决方案帮助开发人员透过使用产品、工具和服务来加速开发完整的边缘至云端解决方案。」

恩智浦高成本效益的异常检测解决方案,采用强大的传感器与高效能i.MX RT106C跨界微控制器(MCU)设计,运行频率高达600MHz,能够在边缘节点实时收集和分析传感器资料。该解决方案可无缝连接至Azure IoT Cloud,使客户能轻松地将资料传输到云端,并在云端将资料视觉化,运用功能强大的资料分析工具来训练行为预测模型,以便在边缘设备上进行部署。

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