Dieser Stromverbrauch ist 100-mal geringer als bei herkömmlichen Softwarelösungen und macht ihn damit zur kostengünstigsten und effizientesten Lösung für die Personenerkennung im IoT-Bereich. Das stromsparende Netzwerk ermöglicht einen verlängerten Betrieb batteriebetriebener IoT-Systeme, die eine Anwesenheitserkennung benötigen, wie beispielsweise Gebäudeenergiemanagementsysteme und intelligente Sicherheitskameras.
Der energieeffiziente, neuronale Netzwerk-beschleunigte Mikrocontroller MAX78000 ermöglicht KI-Inferenz mit weniger als einem Hundertstel des Energieverbrauchs herkömmlicher Softwarelösungen und verbessert so die Laufzeit batteriebetriebener Edge-KI-Anwendungen. Das VWW-Netzwerk mit gemischter Präzision ist Teil der Aizip Intelligent Vision Deep Neural Network (AIV DNN)-Serie für Bild- und Videoanwendungen und wurde mithilfe der firmeneigenen Designautomatisierungstools von Aizip entwickelt, um eine Genauigkeit von über 85 % bei der Erkennung von Personenpräsenz zu erreichen.
Wichtigste Vorteile
– Längere Akkulaufzeit: Das effiziente KI-Modell und das stromsparende System-on-a-Chip (SoC) reduzieren den Energieverbrauch für Inferenzprozesse auf 0,7 mJ und ermöglichen so 13 Millionen Inferenzvorgänge mit einer einzigen AA/LR6-Batterie.
– Kostengünstige Edge-Intelligenz: Extrem hohe Modellkomprimierung ermöglicht präzise intelligente Bildverarbeitung mit einem kostengünstigen, KI-beschleunigten Mikrocontroller und preiswerten Bildsensoren.
