STMicroelectronics Whitepaper – Transformacja Edge AI: Moc jednostek przetwarzania neuronowego w nowoczesnych mikrokontrolerach

💎
Wraz ze wzrostem powszechności sztucznej inteligencji (ang. AI – Artificial Intelligence) i wykładniczym wzrostem gromadzenia danych, przetwarzanie wszystkich danych zdalnie w chmurze stało się niezrównoważone i niepraktyczne. Powszechne przyjęcie AI w różnych produktach i aplikacjach wymaga bardziej wydajnych i zlokalizowanych rozwiązań przetwarzania, a mianowicie Edge AI. Wykorzystując zaawansowane mikrokontrolery z wbudowanymi akceleratorami neuronowymi, twórcy rozwiązań mogą wykorzystać moc AI bezpośrednio na urządzeniach brzegowych. Takie podejście oferuje znaczące korzyści, w tym zmniejszone zużycie energii, zmniejszone obciążenie sieci i niższe opóźnienia, umożliwiając szybsze i bardziej responsywne aplikacje oparte na AI.
📣 WSZĘDZIE AI
⤵️
Sztuczna inteligencja rewolucjonizuje sposób, w jaki wchodzimy w interakcję z technologią, wykraczając poza tradycyjne algorytmy oparte na regułach i ich zakodowane na stałe instrukcje. Dzięki AI maszyny mogą uczyć się na podstawie danych, dostosowywać się do nowych danych wejściowych i radzić sobie z niepewnością, dzięki czemu wykazują bardziej adaptacyjne i ludzkie zachowanie. Umiejętności AI, takie jak rozpoznawanie wzorców i wykrywanie wyjątków, formułowanie przewidywań i generalizowanie w celu obsługi nowych, niewidzianych danych, są implementowane w różnych aplikacjach. Przykłady obejmują fotografię smartfonową, wykrywanie aktywności w opaskach fitness, liczenie osób w celach takich jak inteligentny handel detaliczny, kamery ruchu drogowego i zarządzanie tłumem w inteligentnych miastach, systemy bezpieczeństwa i predykcyjną konserwację sprzętu.
🔔
AI umożliwia szerokiej gamie powszechnie stosowanych technologii stawanie się inteligentniejszymi, wydajniejszymi i bardziej responsywnymi, w tym:
➡️ Elektronika osobista: smartfony, smartwatche i asystenci domowi stają się coraz inteligentniejsi, zapewniając spersonalizowane doświadczenia i funkcje predykcyjne.
➡️ Motoryzacja: AI ma kluczowe znaczenie dla rozwoju pojazdów autonomicznych, zaawansowanych systemów wspomagania kierowcy (ADAS) i inteligentnego zarządzania ruchem drogowym.
➡️ Zastosowania przemysłowe: AI usprawnia konserwację predykcyjną, optymalizuje łańcuchy dostaw i zwiększa wydajność operacyjną w produkcji i logistyce.
➡️ Opieka zdrowotna: AI rewolucjonizuje diagnostykę, medycynę spersonalizowaną i monitorowanie pacjentów.
➡️ Sprzedaż detaliczna: Analityka oparta na AI i systemy rekomendacji zmieniają doświadczenie zakupowe.
⤵️
@STMicroelectronics #Whitepper #NPU #STNeuralArtAccelerator @ASTERIT