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下一代物聯(lián)網(wǎng):芯科科技和Arduino借助邊緣AI和ML簡化Matter設(shè)計和應(yīng)用

發(fā)布時間:2025-4-10 20:17    發(fā)布者:eechina
關(guān)鍵詞: ML加速器 , 邊緣AI , Arduino , Matter , MGM240


從合作到創(chuàng)新:芯科科技和Arduino攜手

2024年1月,Silicon Labs(芯科科技)和Arduino宣布建立合作伙伴關(guān)系,旨在通過Arduino Nano Matter開發(fā)板(基于芯科科技的MGM240系列多協(xié)議無線模塊)的兩階段合作來簡化Matter協(xié)議的設(shè)計和應(yīng)用,同時通過這一功能強大且支持人工智能和機器學習(AI/ML)硬件加速器的開發(fā)板,幫助開發(fā)人員更容易實現(xiàn)創(chuàng)新的邊緣AI和ML產(chǎn)品,進而開啟下一代物聯(lián)網(wǎng)(IoT)的嶄新局面。

在雙方合作的第一階段,Arduino發(fā)布了一個全面的Matter資源庫,以及適用于芯科科技無線微控制器(MCU)的核心支持。第二階段,Arduino Nano產(chǎn)品系列新增了一款基于芯科科技MGM240S模塊的Nano Matter開發(fā)板。此次合作的主要目標是將Arduino界面的直觀易用特性與芯科科技在Matter協(xié)議領(lǐng)域強大的射頻(RF)鏈路和技術(shù)能力相結(jié)合,從而有助于推動物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用領(lǐng)域的更多創(chuàng)新。

芯科科技全球大眾市場銷售與應(yīng)用副總裁Rob Shane表示:“與Arduino的合作展示了AI在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的變革力量。通過將芯科科技搭載了先進AI/ML硬件加速器的MCU與Arduino直觀的開發(fā)平臺相結(jié)合,我們可支持開發(fā)人員打造智能、高效節(jié)能的設(shè)備,使其能夠在本地進行實時計算。此次合作正在推動創(chuàng)新應(yīng)用的開發(fā),使其能夠利用實時機器學習來提高自動化程度、優(yōu)化能源效率,并實現(xiàn)自適應(yīng)響應(yīng)。"

借助Matter及邊緣AI和ML,擴展Arduino生態(tài)系統(tǒng)

對廣大的開發(fā)人員而言,Arduino一直是快速構(gòu)建應(yīng)用原型設(shè)計的首選平臺之一。Arduino擁有100多種硬件和軟件產(chǎn)品,涵蓋開發(fā)板、擴展板、載板和套件等多個類別。此外,其集成開發(fā)環(huán)境(IDE)支持從學生到資深專業(yè)人士的不同用戶群體,使其成為物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用開發(fā)的理想平臺。Arduino用戶社區(qū)提供了大量可參考的開發(fā)資源,以及低成本實現(xiàn)多功能終端用戶應(yīng)用的優(yōu)勢,使其在各類應(yīng)用場景中展現(xiàn)出高度的靈活性和可擴展性。

通過采用Matter協(xié)議,Arduino Nano Matter開發(fā)板結(jié)合了由AI驅(qū)動的先進智能計算,以及Matter協(xié)議提供的無縫互操作性。實時機器學習推理能夠提升自動化水平,優(yōu)化能源效率,并根據(jù)環(huán)境變化做出自適應(yīng)調(diào)整。此外,Arduino Nano Matter與Apple、Google和Amazon等主流智能家居生態(tài)系統(tǒng)兼容,可確保對聯(lián)網(wǎng)設(shè)備進行可靠、高效和智能化控制,使未來的智能家居技術(shù)更加普及和易用。

利用ML加速器,解鎖邊緣AI

在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域,“邊緣計算”是指在邊緣設(shè)備上進行本地計算,而無需將數(shù)據(jù)存儲或傳輸?shù)郊惺皆品⻊?wù)器。這種操作方法可以節(jié)省電能,也為其他更關(guān)鍵的操作釋放網(wǎng)絡(luò)帶寬。它既能降低總體開發(fā)成本,又能最大限度地減少信號延遲。這種計算的執(zhí)行正日益接近數(shù)據(jù)生成源,例如傳感器節(jié)點,這一趨勢被稱為“微邊緣”(Tiny Edge)。

芯科科技領(lǐng)先行業(yè)發(fā)布了一系列支持AI/ML的SoC產(chǎn)品,包括EFR32平臺中的xG24、xG26和xG28系列——利用邊緣計算功能加速設(shè)備處理速度并提升性能。其內(nèi)置的矩陣矢量處理器(MVP)可將ML推理速度提升高達8倍,而功耗僅為MCU內(nèi)核的1/6。此外,Tensor Flow和芯科科技的Simplicity Studio等開發(fā)工具套件以及廣泛的解決方案合作伙伴生態(tài)系統(tǒng),為開發(fā)人員提供了一個完整靈活的機器學習生態(tài)系統(tǒng),能夠?qū)崿F(xiàn)快速開發(fā)和原型設(shè)計,從而縮短最終產(chǎn)品的上市時間。

體驗Arduino Nano Matter開發(fā)板演示

今年初在奧斯汀舉辦的Edge AI Foundation活動中,芯科科技和Arduino展示了一項創(chuàng)新演示,展現(xiàn)了雙方的合作如何促進新一代智能家居應(yīng)用的開發(fā)。具體而言,參觀者可以體驗一款基于運動識別的直觀解決方案:一根“魔法棒(magic wand)”,用戶只需在空中畫一個W(開)或O(關(guān)),便可開燈和關(guān)燈。

Arduino首席執(zhí)行官Fabio Violante表示:“我們與芯科科技的合作旨在為開發(fā)人員帶來強大、易用的技術(shù),而‘魔法棒’演示正是實現(xiàn)這一愿景的完美體現(xiàn)。通過將Matter、邊緣AI和TinyML集成到Nano Matter開發(fā)板上,我們展示了物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的直觀性和智能化,只需一個簡單的手勢即可與智能家居實現(xiàn)無縫交互。這只是創(chuàng)新與易用性相結(jié)合的開始。”

該演示基于Arduino Nano Matter,通過載板連接到Arduino Modulino Movement節(jié)點,該節(jié)點具有板載6軸加速度計陀螺儀。Arduino Nano Matter配備了功能強大的芯科科技MGM240S微控制器,運行Matter over Thread,同時集成TensorFlow Lite提供的TinyML手勢識別庫。

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