ข่าว TinyML

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน Ambient Scientific GPX10 Pro : ชิป MCU รองรับ Always-on AI ใช้งานได้นานหลายปีด้วยแบตเตอรี่กระดุม

Ambient Scientific GPX10 Pro : ชิป MCU รองรับ Always-on AI ใช้งานได้นานหลายปีด้วยแบตเตอรี่กระดุม

Ambient Scientific GPX10 Pro Cortex M4 MCU always on embedded AI

Ambient Scientific GPX10 Pro เป็นโปรเซสเซอร์/ไมโครคอนโทรลเลอร์ที่ออกแบบมาสำหรับงาน Embedded AI แบบ Always-on บนอุปกรณ์ Edge ที่มีข้อจำกัดด้านพลังงาน โดยใช้พลังงานต่ำกว่า 100 ไมโครวัตต์ (<100 μW) ทำให้สามารถรัน AI ได้ตลอดเวลานานหลายปีด้วยแบตเตอรี่กระดุม (coin-cell) เพียงก้อนเดียว ชิป SoC รุ่นนี้มาพร้อมกับ MX8 AI Core ที่สามารถโปรแกรมผ่านซอฟต์แวร์ได้จำนวน 10 คอร์ ซึ่งใช้เทคโนโลยี DigAn ของบริษัท นอกจากนี้ยังมี ADC กินพลังงานต่ำพิเศษ, อินเทอร์เฟซกล้อง 8-bit DVP, หน่วยความจำ SRAM ขนาด 2,048 KB รองรับอุปกรณ์ต่อพ่วง (Peripheral) ได้หลากหลาย และมีแกนประมวลผล Arm Cortex-M4F สำหรับจัดการงานที่ไม่เกี่ยวข้องกับ AI อีกด้วย คุณสมบัติและสเปกเด่นของ GPX10 Pro คุณสมบัติและสเปกเด่นของ : MCU core – Arm Cortex-M4F core ที่ปรับ […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน Synaptics Astra SRW1500 ไมโครคอนโทรลเลอร์ Edge AI พร้อม Cortex-M52, NPU Ethos-U55, Wi-Fi 6/7, Bluetooth 6.0 และ 802.15.4

Synaptics Astra SRW1500 ไมโครคอนโทรลเลอร์ Edge AI พร้อม Cortex-M52, NPU Ethos-U55, Wi-Fi 6/7, Bluetooth 6.0 และ 802.15.4

Synaptics SRW1500 Series AI MCU

Synaptics เปิดตัว Astra SRW1500 Series ไมโครคอนโทรลเลอร์ (MCU) สำหรับงาน Edge AI รุ่นใหม่ ที่ออกแบบมาสำหรับอุปกรณ์ IoT อัจฉริยะ โดยมาพร้อมซีพียู Arm Cortex-M52, หน่วยประมวลผล AI Arm Ethos-U55 Neural Processing Unit (NPU) ในบางรุ่น และการเชื่อมต่อไร้สายครบวงจรทั้ง Wi-Fi 7 หรือ Wi-Fi 6, Bluetooth 6.0 LE และ IEEE 802.15.4 ภายในชิปเดียว โดยรองรับงาน AI ที่ต้องการการตอบสนองรวดเร็วบนอุปกรณ์ (On-device AI) เช่น การตรวจจับคำสั่งเสียง , การจำแนกเหตุการณ์จากเสียงและการตรวจจับผ่านสัญญาณ Wi-Fi ด้วย AI ปัจจุบันมีให้เลือก 4 รุ่นย่อย โดยแตกต่างกันในด้านการเชื่อมต่อไร้สาย, การรองรับ USB และการมีหรือไม่มี NPU, การรวมเซ็นเซอร์, การประมวลผล AI และการสื่อสารไร้สายไว้ในชิปเดียว ช่วยลดต้นทุนระบบ ลดความซับซ้อนของการออกแบบ PCB และลดกา […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน Texas Instruments เปิดตัวไมโครคอนโทรลเลอร์ MSPM0G5187 และ AM13Ex ที่รวม TinyEngine NPU สำหรับงาน Edge AI

Texas Instruments เปิดตัวไมโครคอนโทรลเลอร์ MSPM0G5187 และ AM13Ex ที่รวม TinyEngine NPU สำหรับงาน Edge AI

MSPM0G5187 TinyEngine NPU

Texas Instruments เปิดตัวไมโครคอนโทรลเลอร์สองตระกูลใหม่ ได้แก่ MSPM0G5187 และ AM13Ex มาพร้อมหน่วยประมวลผล TinyEngine Neural Processing Unit (NPU) ของบริษัท เพื่อรองรับการประมวลผล Edge AI / Machine Learning inference บนอุปกรณ์โดยตรง TI ระบุว่า TinyEngine NPU สามารถรันโมเดล AI ได้โดยมีความหน่วง (Latency) ต่ำลงสูงสุดถึง 90 เท่า และใช้พลังงานต่อการประมวลผลหนึ่งครั้งน้อยลงมากกว่า 120 เท่า เมื่อเทียบกับไมโครคอนโทรลเลอร์ที่ไม่มี accelerator โดย MSPM0G5187 เป็นไมโครคอนโทรลเลอร์ Arm Cortex-M0+ แบบประหยัดพลังงานสำหรับงานทั่วไป ส่วน AM13Ex เป็นไมโครคอนโทรลเลอร์ Arm Cortex-M33 ที่ออกแบบมาสำหรับงาน ควบคุมมอเตอร์แบบเรียลไทม์ โดยเริ่มต้นด้วยรุ่น AM13E23019 TI MSPM0G5187 ไมโครคอนโทรลเลอร์ Cortex-M0+ สำหรับงานทั่วไป คุณสมบัติแล […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน Nordic Semi nRF54LM20B : ชิป Wireless SoC ที่รวม Axon NPU ความเร็ว 128 MHz สำหรับงาน Edge AI

Nordic Semi nRF54LM20B : ชิป Wireless SoC ที่รวม Axon NPU ความเร็ว 128 MHz สำหรับงาน Edge AI

nRF54LM20B

Nordic Semiconductor nRF54LM20B เป็นชิป Wireless SoC ที่ใช้ Arm Cortex-M33 เป็นไมโครคอนโทรลเลอร์รุ่นแรกในตระกูล nRF54L ที่รวม Axon Neural Processing Unit (NPU) ซึ่งมีประสิทธิภาพสูงมาก สำหรับงานประมวลผล Edge AI โดย NPU ตัวนี้ถูกระบุว่าสามารถให้ประสิทธิภาพได้เร็วขึ้นสูงสุด 7 เท่า และประหยัดพลังงานมากขึ้นสูงสุด 8 เท่า เมื่อเทียบกับโซลูชันไร้สายของคู่แข่ง (ไม่ได้ระบุชื่อ) สำหรับงานอย่างเช่น การจำแนกประเภทเสียง (sound classification), การตรวจจับคำสั่งเสียง (keyword spotting) และการตรวจจับจากภาพ (image-based detection) นอกจากนี้ Axon NPU ยังมีความเร็ว มากกว่าการใช้ CPU Cortex-M33 เพียงอย่างเดียวประมาณ 15 เท่าสำหรับงานประเภทเดียวกัน นอกเหนือจาก NPU แล้ว nRF54LM20B มีคุณสมบัติเหมือนกับไมโครคอนโทรลเลอร์ไร้สายรุ่นก่อนหน้ […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน Quarky Intellio – แพลตฟอร์มเรียนรู้ AI, AR และ IoT ที่เข้ากันได้กับ LEGO

Quarky Intellio – แพลตฟอร์มเรียนรู้ AI, AR และ IoT ที่เข้ากันได้กับ LEGO

Quarky Intellio rover car robot

Quarky Intellio เป็นชุดพัฒนาที่ใช้ ESP32-S3 ออกแบบมาเพื่อการเรียนรู้ด้าน AI, Augmented Reality (AR) และ IoT เหมาะสำหรับผู้ใช้ตั้งแต่อายุ 10 ปีขึ้นไป พร้อมรองรับ LEGO ทำให้สามารถสร้างหุ่นยนต์หรือโครงสร้างต่าง ๆ ได้ง่าย โมดูลหลัก AI-AR มาพร้อมหน้าจอ SPI TFT, กล้อง 5MP, ลำโพงและไมโครโฟน, ช่อง microSD สำหรับเก็บข้อมูล, พอร์ต USB-C สำหรับโปรแกรมและชาร์จไฟ, พอร์ตเสริม servo/GPIO และแบตเตอรี่ 1,000 mAh นอกจากนี้ยังมีชุด Discovery Kit ที่มีเฉพาะโมดูลและชุด Rover Car Kit ให้เลือกสำหรับสร้างรถหุ่นยนต์ และเข้ากันได้กับ LEGO ผู้ใช้สามารถสร้างหุ่นยนต์ในแบบของตัวเองได้ไม่ยาก สเปคของ Quarky Intellio : โมดูลหลัก – Espressif Systems ESP32-S3-WROOM-1-N16R8 SoC – ESP32-S3 CPU – Dual-core LX7 processor สูงสุด 240MHz หน่วยความจำ – […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน Seeed Studio XIAO nRF54L15 : บอร์ด USB-C รองรับ Matter, Thread, Zigbee และ Amazon Sidewalk

Seeed Studio XIAO nRF54L15 : บอร์ด USB-C รองรับ Matter, Thread, Zigbee และ Amazon Sidewalk

Seeed Studio XIAO nRF54L15 Boards

Seeed Studio เปิดตัว XIAO nRF54L15 series ประกอบด้วย XIAO nRF54L15 และ XIAO nRF54L15 Sense เป็นบอร์ดพัฒนาแบบ USB-C โดยทั้งสองรุ่นใช้ชิปไร้สาย Nordic nRF54L15 ที่มีแกนประมวลผล Cortex-M33 ความเร็ว 128MHz พร้อมหน่วยความจำ NVM ขนาด 1.5MB และ RAM ขนาด 256KB เหมาะสำหรับงานด้านอุปกรณ์สวมใส่, สมาร์ทโฮม, เซ็นเซอร์ในอุตสาหกรรม (IIoT) และอุปกรณ์ไร้สายพลังงานต่ำ บอร์ดทั้งสองรุ่นรองรับการเชื่อมต่อไร้สาย BLE 6.0, Matter, Thread, Zigbee, Amazon Sidewalk และโปรโตคอล 2.4 GHz แบบเฉพาะ ส่วนรุ่น Sense จะเพิ่มไมโครโฟนดิจิทัล และเซ็นเซอร์ IMU 6 แกน ฟีเจอร์ร่วมที่มีในทั้งสองรุ่น ได้แก่ GPIO 16 ขาและพอร์ต USB Type-C สำหรับจ่ายไฟ, การเขียนโปรแกรม และการชาร์จไฟ นอกจากนี้ยังมีฟีเจอร์ด้านความปลอดภัย เช่น TrustZone, secure boot, การอัปเดตเ […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน AutoML for Embedded : ปลั๊กอินแบบโอเพ่นซอร์สสำหรับ VS Code สามารถปรับแต่งโมเดลอัตโนมัติ การปรับใช้งาน และการวัดประสิทธิภาพ

AutoML for Embedded : ปลั๊กอินแบบโอเพ่นซอร์สสำหรับ VS Code สามารถปรับแต่งโมเดลอัตโนมัติ การปรับใช้งาน และการวัดประสิทธิภาพ

VS Code AutoML Embedded

AutoML for Embedded, ซึ่งพัฒนาโดย Analog Devices (ADI) และ Antmicro เป็นปลั๊กอินแบบโอเพ่นซอร์สสำหรับ Visual Studio Code ที่ทำงานร่วมกับปลั๊กอิน CodeFusion Studio plugin ของ ADI โดยสร้างขึ้นบน Kenning framework, ทำให้สามารถทำงานอัตโนมัติได้ทั้งกระบวนการของ ML pipeline, ไม่ว่าจะเป็นการค้นหาโมเดล การปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์ การเพิ่มประสิทธิภาพ การบีบอัด และการนำไปใช้งาน, ช่วยให้งานพัฒนา Edge AI เป็นเรื่องง่ายสำหรับอุปกรณ์ที่มีทรัพยากรจำกัด ทางบริษัทระบุว่าปลั๊กอินนี้รองรับชิป AI accelerator MCU รุ่น ADI MAX78002, MCU รุ่น MAX32690, การจำลองผ่าน Renode และระบบปฏิบัติการ Zephyr RTOS โดยใช้ อัลกอริธึม SMAC และ Hyperband สำหรับการค้นหาโมเดลและการปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์แบบอัตโนมัติ รวมถึงมีฟีเจอร์บีบอัดและควอนไทซ์ […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน UNIHIKER K10 : แพลตฟอร์มการศึกษา TinyML ราคาประหยัด รองรับการตรวจจับภาพและการจดจำเสียง

UNIHIKER K10 : แพลตฟอร์มการศึกษา TinyML ราคาประหยัด รองรับการตรวจจับภาพและการจดจำเสียง

UNIHIKER K10

UNIHIKER K10 เป็นแพลตฟอร์มการศึกษาเรียนรู้ STEM ต้นทุนต่ำสำหรับแอปพลิเคชัน TinyML ที่ใช้ไมโครคอนโทรลเลอร์ไร้สาย ESP32-S3 ซึ่งมาพร้อมกับส่วนขยายเวกเตอร์สำหรับประมวลผลงาน เช่น การตรวจจับภาพหรือการจดจำเสียง มาพร้อมกับหน้าจอสีขนาด 2.8 นิ้วในตัว, กล้อง, ลำโพง, ไมโครโฟน 2 ตัว, เซ็นเซอร์หลายตัว, ช่องใส่ microSD Card และคอนเนกเตอร์ขอบแบบ BBC Micro:bit สำหรับสัญญาณพลังงานและ GPIOs ถือเป็นรุ่นที่ปรับแต่งให้มีต้นทุนต่ำกว่ารุ่นพี่ที่ใช้ Linux อย่าง UNIHIKER M10 ซึ่งเปิดตัวครั้งแรกในปี 2022 และคุณอานนท์ยังได้รีวิว UNIHIKER ในปี 2023 โดยแสดงวิธีตั้งค่า, ใช้งานแพลตฟอร์ม SIoT กับข้อความ MQTT และเขียนโปรแกรมผ่าน Jupyter Notebook, Python หรือ Visual Studio Code มาดูรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับรุ่นใหม่ที่ใช้ ESP32-S3 กัน สเปคของ […]

ภูมิใจนำเสนอโดย WordPress