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MicroAI将人工智能培训引入RENESAS MCU

导读:在端点部署的人工智能技术将加快资产密集型行业的上市时间 达拉斯--(美国商业资讯)--边缘原生人工智能(AI)和机器学习(ML)产品领域的先驱MicroAI

在端点部署的人工智能技术将加快资产密集型行业的上市时间

达拉斯--(美国商业资讯)--边缘原生人工智能(AI)和机器学习(ML)产品领域的先驱MicroAITM今天宣布,公司已将其MicroAI AtomML™技术与Renesas RA微控制器(MCU)产品线进行整合。与全球微控制器领导者Renesas合作将机器学习引入MCU,并借助MicroAI直接在嵌入式环境中训练机器学习模型的能力——这在业界尚属首次。

工业、商业和消费系统及设备的资产所有者和制造商现在可以通过利用MicroAI支持的MCU将边缘人工智能快速应用到其机器中。这使得智能技术可以嵌入数据源,从而降低连接、云和运营成本,同时加快人工智能解决方案的上市时间。嵌入MicroAI为机器和物联网设备提供了下一代智能。

Renesas全球业务开发高级总监Mohammed Dogar表示:“我们很高兴与MicroAI合作,使我们的MCU可以支持其技术。业界一直需要将更多的洞察和情报带到更接近数据源的地方,与MicroAI合作让我们获得了这样一种解决方案。”

MicroAI是一种复杂的专利机器学习算法,它直接存在于机器或物联网设备上,为资产所有者和制造商提供对其设备/装置的行为、健康和性能的深刻洞察。例如,各种汽车装配线的机器人焊接臂或农业领域的温室气体效率。资产所有者和制造商经常遇到意外停机和采用静态维护计划的情况,这会产生不必要的成本和可避免的服务时间。缺乏对资产性能的可见性意味着他们只能在问题发生时做出反应。

通过更好地了解生产线的运行,特别是导致意外停机事件和干扰事件的原因,资产所有者和制造商可以进行调整以减少这些事件,从而保持稳定的运营。

MicroAI首席执行官Yasser Khan表示:“全球各地的公司一直希望能够对其资产的性能、行为和利用情况进行预测性洞察,以提高所部署设备的生产率。通过与Renesas合作,MicroAI正在利用我们的技术将机器学习引入MCU,提供直接在嵌入式环境中训练机器学习模型的能力,从而提供这种功能。”

如需了解有关MicroAI及其突破性的边缘原生人工智能功能的更多信息,请访问www.micro.ai。

如需了解有关RA MCU上的MicroAI解决方案的更多信息,请访问 https://www.renesas.com/us/en/products/microcontrollers-microprocessors/ra-cortex-m-mcus/ra-partners/one-tech-microai-atom

关于MicroAI

MicroAI™位于德克萨斯州达拉斯,是边缘原生人工智能(AI)和机器学习(ML)产品领域的先驱。公司通过将其专有的边缘原生人工智能技术直接嵌入到这些边缘端点内的微控制器(MCU)和微处理器(MPU)中,实现联网机器、边缘设备和关键资产的人工智能个性化。这为下一代边缘和端点网络安全、高级预测性维护、物联网性能优化以及整体设备效率(OEE)的显着改善提供了针对具体设备的更准确的人工智能建模功能。公司的宗旨是通过降低设计、开发和部署嵌入式边缘原生人工智能的复杂性、时间和成本,为所有联网的智能设备实现边缘原生人工智能的普及和落地。如需了解更多信息,请访问www.micro.ai。

原文版本可在businesswire.com上查阅: https://www.businesswire.com/news/home/20210922005028/en/

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资讯标签:达拉斯欧洲美国
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