MÜNCHEN – 19. April 2021 – Maxim Integrated Products, Inc. (NASDAQ: MXIM) und Aizip Inc., ein Unternehmen, das sich auf künstliche Intelligenz (KI) für Anwendungen im Internet der Dinge (IoT) spezialisiert hat, gaben heute bekannt, dass der Neural-Network-Mikrocontroller MAX78000 von Maxim Integrated Personen in einem Bild mit Hilfe des Visual Wake Words (VWW)-Modells von Aizip bei nur 0,7 Millijoule (mJ) Energie pro Auswertung erkennen kann. Dies ist 100-mal niedriger als bei herkömmlichen Softwarelösungen und die sparsamste und effizienteste IoT-Personenerkennung auf dem Markt. Das stromsparende Netzwerk ermöglicht einen längeren Betrieb für batteriebetriebene IoT-Systeme, die eine Erkennung der Anwesenheit von Personen erfordern, wie z. B. Gebäudeenergiemanagement und intelligente Sicherheitskameras.
Der stromsparende und einen Neuronale-Netze-Beschleuniger enthaltende Mikrocontroller MAX78000 führt KI-Inferenzen mit weniger als einem Hundertstel der Energie herkömmlicher Softwarelösungen aus, um die Laufzeit für batteriebetriebene Edge-KI-Anwendungen erheblich zu verbessern. Das gemischte Präzisions-VWW-Netzwerk ist Teil der Aizip Intelligent Vision Deep Neural Network (AIV DNN)-Serie für Bild- und Videoanwendungen und wurde mit den proprietären Design-Automatisierungstools von Aizip entwickelt, um eine Genauigkeit von mehr als 85 Prozent in Bezug auf die Anwesenheit von Menschen zu erreichen.
Wichtige Vorteile
Stellungnahmen
„Die Kombination der Ultra-Low-Power-Chiplösungen von Maxim Integrated mit den kompakten KI-Modellen von Aizip ist eine wichtige Entwicklung, die viele neuartige und aufregende Anwendungen in der IoT-Welt ermöglichen wird“, so Professor Bruno Olshausen von der UC Berkeley, ein anerkannter Experte für neuronale Berechnungen/neuronale Netzwerkmodelle, der auch als Berater von Aizip fungiert.
„Die Architektur des MAX78000, die Toolchain sowie der Beispielcode und die Modelle machten den Einstieg leicht und ermöglichten es uns, unsere Ziele hinsichtlich Genauigkeit, Latenz und Leistungsaufnahme termingerecht zu erreichen“, so Yuan Lu, Mitgründer und President von Aizip.
„Aizip hat unsere Fähigkeit zur Quantisierung pro Schicht schnell ausgenutzt, um den Speicherplatz zu reduzieren und ein kompaktes, energieeffizientes Modell für die Personenerkennung zu erreichen. Ich freue mich auf die Zusammenarbeit bei zukünftigen Projekten“, sagte Robert Muchsel, Maxim Integrated Fellow und Architekt des Mikrocontrollers MAX78000.
Verfügbarkeit und Preis
Weiterführende Informationen
Weitere Informationen zum Microcontroller MAX78000 von Maxim Integrated befinden sich unter https://maxim.click/MAX78000Detection
Weitere Informationen zu Aizips VWW-Modell unter https://www.aizip.ai
Hochauflösendes Pressebild unter https://maxim.click/DetectionPhoto
Video-Demo des IoT-Personenerkennungsnetzwerks unter https://maxim.click/DetectionVideo
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