La solución Edge AI se basa en el procesador neuronal y la plataforma de desarrollo ML

Eta Compute y Edge Impulse han anunciado que se asociarán para acelerar el desarrollo y la implementación del aprendizaje automático utilizando el revolucionario ECM3532 de Eta Compute, el procesador de sensor neuronal de menor potencia del mundo, y Edge Impulse, la plataforma TinyML líder en línea. La asociación acelerará el tiempo de comercialización del aprendizaje automático en miles de millones de productos industriales y de consumo de IoT en los que la capacidad de la batería ha sido un obstáculo.

“Colaborar con Edge Impulse asegura que nuestra creciente comunidad de desarrolladores ECM3532 esté completamente equipada para llevar al mercado diseños innovadores en salud digital, ciudad inteligente, consumidores e aplicaciones industriales de manera rápida y eficiente”, dijo Ted Tewksbury, CEO de Eta Compute. "Creemos que nuestra asociación ayudará a las empresas a presentar sus soluciones innovadoras más adelante en 2020".

El procesador de sensor neural SoC ECM3532 de energía ultrabaja de Eta Compute que permite el aprendizaje automático en el extremo y su placa de evaluación ECM3532 EVB ahora son compatibles con el desarrollo de ML de extremo a extremo de Edge Impulse y la plataforma MLOps. Los desarrolladores pueden registrarse de forma gratuita para obtener acceso a los algoritmos avanzados de aprendizaje automático de Eta Compute y a los flujos de trabajo de desarrollo a través del portal Edge Impulse .

“El aprendizaje automático en el borde tiene el potencial de permitir el uso del 99% de los datos de los sensores que se pierden hoy debido a limitaciones de costo, ancho de banda o energía”, dijo Zach Shelby, CEO y cofundador de Edge Impulse. "Nuestra plataforma SaaS en línea y el procesador innovador de Eta Compute son la combinación ideal para los equipos de desarrollo que buscan recopilar datos con precisión, crear conjuntos de datos significativos, girar modelos y generar ML eficiente a un ritmo rápidamente acelerado".

“Se espera que billones de dispositivos estén en línea para 2035 y muchos requerirán algún nivel de aprendizaje automático en el borde”, dijo Dennis Laudick, vicepresidente de marketing del Grupo de Aprendizaje Automático de Arm. “La combinación del hardware TinyML de Eta Compute basado en la tecnología Arm Cortex y CMSIS-NN y las soluciones SaaS TinyML de Edge Impulse proporciona a los desarrolladores una solución completa para llevar al mercado productos de ML de punto final, de borde o de eficiencia energética al ritmo rápido requerido para esta próxima era de la informática ".

>> Este artículo se publicó originalmente el nuestro sitio hermano, EEWeb.