SensiML与安森美联手推进工业边缘AI感知应用
近期，安森美与SensiML宣布达成合作，旨在为边缘感知应用提供一套完整的机器学习解决方案，特别适用于工业生产线流程控制与监测等场景。该组合的核心在于将SensiML Analytics Toolkit开发软件与安森美RSL10传感器开发套件进行整合，形成一个既能高效处理传感器数据、又能自主进行预测
近期，安森美与SensiML宣布达成合作，旨在为边缘感知应用提供一套完整的机器学习解决方案，特别适用于工业生产线流程控制与监测等场景。该组合的核心在于将SensiML Analytics Toolkit开发软件与安森美RSL10传感器开发套件进行整合，形成一个既能高效处理传感器数据、又能自主进行预测建模的集成平台。
- 基于RSL10的平台：负责传感器数据采集与低功耗蓝牙无线通信
- SensiML Toolkit：使开发者无需深厚数据科学基础，也能为工业应用赋予AI能力
RSL10传感器开发套件本身就颇具亮点——它集成了业界功耗最低的蓝牙低功耗芯片，搭配完整的惯性传感器与环境传感器，全部集成在一块极小的电路板上。配合SensiML的软件工具，开发者能够轻松为工业可穿戴设备、机器人、过程控制或预测性维护应用添加本地AI预测算法，且无需具备数据科学或AI专业知识。自动生成的代码使智能传感器节点能够在事件发生地直接将原始数据转化为关键洞察，并实时触发相应操作。更重要的是，这些智能终端只在数据真正有价值时才进行通信，从而显著减少网络流量。
低功耗自主边缘节点应用
安森美应用工程副总裁Dave Priscak直言，对于关键工业生产流程而言，依赖云端分析会带来不确定的延迟——速度太慢、距离太远、可靠性不足。而采用本地机器学习对关键事件进行分析，相比远程云学习，其优势相当于一条产线持续运行、设备避免昂贵的停机、人员保持安全与生产力。
SensiML的CEO Chris Rogers从技术层面补充道，市面上其他边缘AutoML方案往往仅依赖神经网络分类模型，且AutoML功能仅停留在最基础层面，导致针对特定应用生成的代码并不理想。而SensiML的方案在AutoML模型搜索中不仅包含神经网络，还涵盖了一系列经典机器学习算法，以及分段器、特征选择与数字信号调节变换。最终目标是提供最紧凑的模型，同时满足应用对性能的需求。
供货
SensiML Analytics Toolkit与安森美RSL10传感器开发套件现已全面供货，用户可通过各自渠道随时获取。
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