Hoewel het aantal en de verscheidenheid aan apparaten die we thuis, op het werk en tijdens het spelen gebruiken blijven groeien, zien we ook een voortdurende evolutie in hoe we met hen omgaan om meer waarde, entertainment of gemak te verkrijgen. Consumenten zijn niet langer tevreden dat ze aan een knop moeten draaien, op een knop moeten drukken of een schakelaar moeten indrukken om hun televisies, apparaten of huisbeveiligingsapparatuur te gebruiken. We willen steeds meer dat ze onze stemmen en gebaren, onze gezichten en bewegingen herkennen. Video-, camera-, spraak- en audiodetectie worden snel een must-have in veel consumentenelektronica.

En onze 'slimme' apparaten worden steeds intelligenter en gaan veel verder dan alleen de bedoeling te kunnen herkennen om voorkeur en aanwezigheid te interpreteren om nog hogere effici├źntieniveaus te bieden. Perceptieve intelligentie is het wachtwoord in het nieuwe tijdperk van IoT.

Tegelijkertijd eisen consumenten snellere responstijden en een veiligere en persoonlijkere werking van hun elektronica. Dit stimuleert de adoptie van edge computing die de afhankelijkheid (en beveiligingsrisico's) van verwerking via de cloud vermindert. Het lokaal kunnen inbedden van op machine learning gebaseerde intelligentie via neurale netwerken op het apparaat zelf belooft een nieuwe generatie IoT-mogelijkheden mogelijk te maken.

De combinatie van slimmere verwerking in edge-apparaten brengt ook nieuwe uitdagingen met zich mee en vereist zeer geavanceerde chip- en softwareoplossingen. Hoewel dit type Edge AI in verschillende eerste toepassingen is gebruikt, is het grotendeels beperkt gebleven tot dure producten, zoals smartphones en auto's. Synaptics werkt aan een grotere verspreiding van edge-based AI-apparaten, met de beveiliging, prestaties en kosten die nodig zijn voor bredere consumententoepassingen.

We bieden een reeks SoC's (zowel audio- als videogericht) ter ondersteuning van Edge AI-applicaties die zeer gericht zijn op een reeks consumentenapparaten. Elke SoC in de familie integreert de vereiste verwerkingskernen samen met het juiste niveau van geïntegreerde AI-prestaties voor die toepassing. Ons SoC-platform integreert meerdere soorten processor-engines: CPU, NPU, GPU en ISP, evenals hooks voor hoogwaardige camera's en schermen. Een dergelijke architectuur maakt de gewenste combinatie mogelijk van zeer veilige, goedkope inferentie en realtime, multimodale prestaties.

In de competitieve sector consumentenelektronica zijn ook time-to-market en differentiatie essentieel. Om de uitdagingen van de bredere verspreiding van Edge AI aan te pakken, is een full-stackbenadering vereist, die de nodige ontwikkelingstools omvat om AI-innovaties naar een Edge AI SoC te brengen. Het belangrijkste is dat de gewenste toolset compatibel moet zijn met de grote en groeiende gebruikersgemeenschap van AI-ontwikkelaars. De toolkit zou ontwikkelaars bijvoorbeeld in staat stellen modellen te importeren die zijn gemaakt met industriestandaard frameworks zoals TensorFlow, TensorFlow Lite, Caffe en ONNX. Dit stelt ontwikkelaars in staat om bestaande AI-innovaties te benutten en ze snel en pijnloos aan de beoogde SoC te laten werken.

In een recente bijdrage aan EE Times kijken we verder naar de verbeteringen in hoe machines spraak kunnen gebruiken, video- en visuele gegevens om te begrijpen en voorspellend te reageren op wat we doen, zeggen of aanraken. Dergelijke technologie zorgt voor een revolutie in de manier waarop IoT ongekende niveaus van beveiliging, gemak en productiviteit in ons leven kan bieden.

Lees hier meer in EE Times.

Vineet Ganju
VP Marketing , Smart Edge AI, Synaptics

0

Geef een antwoord

Het e-mailadres wordt niet gepubliceerd. Vereiste velden zijn gemarkeerd met *