致力于建立更智能、更互联世界的领先芯片、软件和解决方案供应商Silicon Labs（亦称“芯科科技”，NASDAQ：SLAB）宣布与领先的边缘设备机器学习（ML）开发平台Edge Impulse携手合作，实现在Silicon Labs EFR32无线片上系统（SoC）和EFM32微控制器（MCU）上快速开发和部署机器学习应用。Edge Impulse工具可在低功耗且内存受限的远程边缘设备上实现复杂的运动检测（motion detection）、声音识别和图像分类。
研究表明，往往由于人工智能（AI）/机器学习方面的挑战，87％的数据科学项目从未实现量产。通过Silicon Labs与Edge Impulse之间的这种新合作，设备开发人员只需轻点按钮，即可直接生成机器学习模型并将其导出至设备或Simplicity Studio（Silicon Labs的集成开发环境），在数分钟内便可实现机器学习功能。
Silicon Labs物联网副总裁Matt Saunders表示：“Silicon Labs相信，我们努力将机器学习融入到边缘设备中，将会使物联网更加智能。Edge Impulse提供安全、私密且容易使用的工具，在实现机器学习时为开发人员节省了时间和资金，并为从预测性维护、资产跟踪到监控和人员检测等实际商业应用带来了令人惊叹的新用户体验。”
致力于建立更智能、更互联世界的领先芯片、软件和解决方案供应商Silicon Labs（亦称“芯科科技”，NASDAQ：SLAB）宣布与领先的边缘设备机器学习（ML）开发平台Edge Impulse携手合作，实现在Silicon Labs EFR32无线片上系统（SoC）和EFM32微控制器（MCU）上快速开发和部署机器学习应用。Edge Impulse工具可在低功耗且内存受限的远程边缘设备上实现复杂的运动检测（motion detection）、声音识别和图像分类。
研究表明，往往由于人工智能（AI）/机器学习方面的挑战，87％的数据科学项目从未实现量产。通过Silicon Labs与Edge Impulse之间的这种新合作，设备开发人员只需轻点按钮，即可直接生成机器学习模型并将其导出至设备或Simplicity Studio（Silicon Labs的集成开发环境），在数分钟内便可实现机器学习功能。
Silicon Labs物联网副总裁Matt Saunders表示：“Silicon Labs相信，我们努力将机器学习融入到边缘设备中，将会使物联网更加智能。Edge Impulse提供安全、私密且容易使用的工具，在实现机器学习时为开发人员节省了时间和资金，并为从预测性维护、资产跟踪到监控和人员检测等实际商业应用带来了令人惊叹的新用户体验。”
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通过在Simplicity Studio中集成部署，Edge Impulse可使开发人员免费在各种Silicon Labs产品上快速创建神经网络。通过在EFR32和EFM32器件（例如MG12、MG21和GG11）中嵌入最先进的TinyML模型，该解决方案能够实现以下功能：
.真实的传感器数据收集和存储
.高级信号处理和数据特征提取
.机器学习
.深度神经网络（DNN）模型训练
.优化嵌入式代码部署
Edge Impulse工具还可以利用Edge Impulse的Edge Optimized Neural（EON）技术来优化内存使用和推理时间。
Edge Impulse联合创始人兼首席执行官Zach Shelby表示：“嵌入式机器学习在工业、企业和消费领域的应用是无止境的。将机器学习与Silicon Labs的先进开发工具和多协议解决方案整合在一起，将为客户带来绝佳的无线开发机遇。”
Edge Impulse的各项支持已就绪，可用于Silicon Labs的Thunderboard Sense 2及无线SoC和MCU。
责编：Amy Guan
通过在Simplicity Studio中集成部署，Edge Impulse可使开发人员免费在各种Silicon Labs产品上快速创建神经网络。通过在EFR32和EFM32器件（例如MG12、MG21和GG11）中嵌入最先进的TinyML模型，该解决方案能够实现以下功能：
.真实的传感器数据收集和存储
.高级信号处理和数据特征提取
.机器学习
.深度神经网络（DNN）模型训练
.优化嵌入式代码部署
Edge Impulse工具还可以利用Edge Impulse的Edge Optimized Neural（EON）技术来优化内存使用和推理时间。
Edge Impulse联合创始人兼首席执行官Zach Shelby表示：“嵌入式机器学习在工业、企业和消费领域的应用是无止境的。将机器学习与Silicon Labs的先进开发工具和多协议解决方案整合在一起，将为客户带来绝佳的无线开发机遇。”
Edge Impulse的各项支持已就绪，可用于Silicon Labs的Thunderboard Sense 2及无线SoC和MCU。
责编：Amy Guan
