机器学习

将机器学习引入物联网应用可减少带宽要求、节省电能,并提高设备做出更明智决策的能力。Silicon Labs 的所有无线 SoC 均支持机器学习,由此通过 MVP(矩阵向量处理)增强了其加速速度并可降低功耗,从而解锁了大量的新用例。

将机器学习引入 Tiny Edge

Integration Icon

集成无线 SoC

业界最广泛的无线解决方案组合,其中采用了适用于 Tiny Edge 设备的机器学习。

Learning Icon

深度学习神经网络

与传统机器学习算法相比,学习速度和准确性有所提高。

开发工具

丰富的开发工具集

面向探索者和专家的机器学习工具和解决方案,可用于加快应用程序开发。

Chip Icon

AI/ML 硬件加速器

以 1/6 的能量提供高达 8 倍的机器学习推理速度,减少 BOM 占用空间和设计复杂性。

为什么选择适用于微控制器的机器学习

ML 软件入门

Silicon Labs 为各种经验水平的开发人员提供 ML 开发工具,并且我们根据专业知识水平来整理资源:

适用于 ML 探索者的 Edge Impulse

Edge Impulse 通过赋能开发人员使用真实数据创建和优化解决方案,引领嵌入式 ML 的未来。Silicon Labs 正在简化并加快嵌入式 ML 应用的构建、部署和扩展过程,从而释放各行各业的巨大价值,借助数百万开发人员的力量,让数十亿台设备更智能。

适用于 ML 探索者的 SensiML

SensiML 提供 AutoML 嵌入式代码生成软件,用于在物联网边缘实施 AI。SensiML Analytics Toolkit 支持快速数据收集、ML 分类和优化的固件代码生成,内置自动化功能可在很短时间内生成优化的边缘 AI 传感器算法,从而缩短开发时间并降低成本。

适用于 ML 专家的 TensorFlow

对于 ML 开发专家,我们为所有系列 1 和 系列 2 无线 SoC 提供适用于微控制器的 TensorFlow Lite 的本机原生支持,并提供两种创建模型的选项:

适用于 ML 解决方案的软件

对于 ML 经验很少或没有相关经验的开发人员,Silicon Labs 与 Sensory 开展合作,携手开发关键字和唤醒词应用程序,与 Micro.ai 合作开发异常检测应用程序。

传感器信号处理是使用低数据速率传感器,包括加速度计、陀螺仪、空气质量传感器、温度传感器或压力传感器。这样可以延长机器生命周期、避免停机,并通过预防性维护降低成本。

音频模式匹配使用麦克风来检测各种非言语相关的声音,包括轴承吱吱作响的声音、玻璃破碎的声音或流水声。这些功能可以通过玻璃破碎检测器、尖叫声和枪声检测来增强居家安全性。

语音命令是音频模式的特定子集,用于识别单个单词,有时也称为关键词识别。通过 AI/ML 关键字检测开启/关闭灯光,让智能家居响应更灵敏。

通过对象检测、存在检测、人数统计等唤醒功能,让智能设备“看到”设备。

AI/ML 合作伙伴

Edge Impulse 是前沿的嵌入式机器学习开发平台,对开发人员免费开放,全球超过 1,000 家企业都在使用该平台。

SensiML 开创的软件工具能够简化对物联网传感器应用的 TinyML 代码开发。

Sensory Inc. 通过广泛部署在消费电子应用中的视觉和语音技术,打造更安全、更卓越的用户体验。

MicroAI 是终端设备上的人工智能和机器学习引擎,直接安装在设备中。

Eta Compute is a team of experts with AI, IoT, and systems design DNA, coming together to solve the tough problems of advanced ML algorithms.

特色视频

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