邊緣原生人工智能(AI)和機器學習(ML)產品領域的先驅MicroAITM今天宣布，公司已將其MicroAI AtomML?技術與Renesas RA微控制器(MCU)產品線進行整合。與全球微控制器領導者Renesas合作將機器學習引入MCU，并借助MicroAI直接在嵌入式環(huán)境中訓練機器學習模型的能力——這在業(yè)界尚屬首次。

工業(yè)、商業(yè)和消費系統(tǒng)及設備的資產所有者和制造商現(xiàn)在可以通過利用MicroAI支持的MCU將邊緣人工智能快速應用到其機器中。這使得智能技術可以嵌入數(shù)據(jù)源，從而降低連接、云和運營成本，同時加快人工智能解決方案的上市時間。嵌入MicroAI為機器和物聯(lián)網(wǎng)設備提供了下一代智能。

Renesas全球業(yè)務開發(fā)高級總監(jiān)Mohammed Dogar表示：“我們很高興與MicroAI合作，使我們的MCU可以支持其技術。業(yè)界一直需要將更多的洞察和情報帶到更接近數(shù)據(jù)源的地方，與MicroAI合作讓我們獲得了這樣一種解決方案?！?/p>

MicroAI是一種復雜的專利機器學習算法，它直接存在于機器或物聯(lián)網(wǎng)設備上，為資產所有者和制造商提供對其設備/裝置的行為、健康和性能的深刻洞察。例如，各種汽車裝配線的機器人焊接臂或農業(yè)領域的溫室氣體效率。資產所有者和制造商經常遇到意外停機和采用靜態(tài)維護計劃的情況，這會產生不必要的成本和可避免的服務時間。缺乏對資產性能的可見性意味著他們只能在問題發(fā)生時做出反應。

通過更好地了解生產線的運行，特別是導致意外停機事件和干擾事件的原因，資產所有者和制造商可以進行調整以減少這些事件，從而保持穩(wěn)定的運營。

MicroAI首席執(zhí)行官Yasser Khan表示：“全球各地的公司一直希望能夠對其資產的性能、行為和利用情況進行預測性洞察，以提高所部署設備的生產率。通過與Renesas合作，MicroAI正在利用我們的技術將機器學習引入MCU，提供直接在嵌入式環(huán)境中訓練機器學習模型的能力，從而提供這種功能。”