人工智慧和機器學習將改變物聯網
機器學習（ML）、人工智慧（AI）
在物聯網中，人工智慧和機器學習將催生全新的應用程式和市場，而這在以前是完全不可能或極具挑戰性的。
從技術上講，在物聯網中使用人工智慧和機器學習傳統上過於複雜、緩慢且不安全。從商業角度來看，在物聯網中使用人工智慧成本太高：剛開始就需要昂貴的高階處理器和資料科學家團隊。
改變這種情況的是「微型機器學習」或「TinyML」的發展和進步。這使得機器學習能夠以高度簡化的方式在受限計算設備上執行。在典型的 IoT 資源受限設備上運行高級 AI 和 ML 演算法的行業黃金標準是TensorFlow Lite。
同時，Nordic Semiconductor 憑藉其 nRF52、nRF53 和nRF54 系列系統單晶片 (SoC)不斷擴大電池供電物聯網中「資源受限」的限制。
當談到將高運算能力與低功耗結合時。傳統上，人工智慧需要大量的運算處理，從而消耗大量的電力：超過了電池所能提供的電力。
然而，在物聯網中執行任何有用的操作都需要電池電量。這就是 Nordic Semiconductor在使用高階處理器的超低功耗無線方面的專業知識將牢牢發揮作用的地方。事實上，Nordic 處於物聯網人工智慧和機器學習領域的前沿，並準備好讓其任何客戶都能利用它。
現在可以開發使用電池供電的資源受限設備的人工智慧和機器學習驅動的應用程式。多個 Nordic 晶片能夠支援的應用，包括 nRF53 系列 ( nRF5340 ) 以及 nRF52 系列nRF52840和nRF52833。但毫無疑問，Nordic 最新的nRF54 系列（nRF54H20和nRF54L15）非常適合 AI 和 ML，因為它們將最佳運算能力與功效相結合。
nRF Edge Impulse
nRF Edge Impulse是一款與Edge Impulse合作開發的應用，使用Edge Impulse Studio在Nordic Thingy:53上訓練和部署嵌入式機器學習模型。每個Nordic Thingy:53都預裝了與nRF Edge Impulse移動應用相容的韌體。這款應用允許您透過移動裝置將原始感測器資料上傳到基於雲的Edge Impulse Studio，並透過低功耗藍牙將完全訓練的機器學習模型部署到Nordic Thingy:53。
特點
Nordic Thingy:53
- Nordic Thingy:53™是一款非常易於使用的物聯網原型建構平臺。它讓無需搭建定製化的硬體就可以建構原型和概念驗證成為可能。Thingy:53圍繞我們的旗艦雙核無線系統單晶片nRF5340搭建而成。其雙Arm Cortex-M33處理器的處理能力和記憶體容量使其能夠直接在裝置上執行嵌入式機器學習(ML)模型。
應用
Nordic Thingy:53上的感測器收集感測器資料:
- 多感測器原型建構平臺
- 加速度計
- 麥克風
- 磁力計
- 光線感測器
- 溫度、壓力、溼度和空氣質量感測器
- 慣性(加速度計和磁力計)感測器
- 光線與環境感測器
- 光線與慣性感測器
- 環境與慣性感測器
- 光線、環境與慣性感測器
關鍵元件
- 減小設計尺寸：用高度整合的 SoC 取代多個組件，需要最少的外部組件。
- 延長電池壽命或縮小電池尺寸：高效處理、超低功耗無線電和最小睡眠電流。
- 提供遠距離：一流的多協定無線電，具有 10 dBm TX 功率、藍牙 LE 的 -100 dBm RX 靈敏度和 802.15.4 的 -104 dBm。
- 防範安全威脅：透過安全啟動、安全韌體更新、安全儲存和防禦物理攻擊提供最先進的安全性。
優勢
為什麼 AI 和 nRF54H 系列越多越好
在電池供電的無線晶片上成功運行人工智慧和機器學習應用程式需要在適度的功耗水平下提供強大的運算能力。 Nordic 的nRF54H 系列提供了世界上最好的產品。您將獲得多個 Arm Cortex-M33 處理器，它們以盡可能低的功耗提供世界最佳水平的行動運算能力。
nRF54H 系列打破了選擇高運算能力和高功耗或低運算能力和低功耗之間的傳統權衡連結。現在您可以擁有高處理能力和低功耗：市場上 AI 和 ML 的最低功耗。
這意味著您可以處理的資料量是過去的 10 倍。或以 10 倍的速度處理相同數量的數據，並讓裝置快速返回超低能耗睡眠模式，從而減少 10 倍的功耗。這就是關鍵。
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