SensiMLとオンセミ、産業用エッジAIセンシングアプリケーションで協業

インテリジェントなモノのインターネット（IoT）エンドポイントを構築するためのAIツールを開発するSensiML™ Corporationは、オンセミ（onsemi）と提携して、自律的なセンサデータ処理と予測モデリングのための完全な機械学習ソリューションを提供することを発表しました。 今回の協業では、SensiML社の開発ソフトウェア「Analytics Toolkit（アナリティクス・ツールキット）」とオンセミの「RSL10センサ開発キット」を組み合わせ、産業用プロセス制御やモニタリングなどの、エッジセンシングアプリケーションに最適なプラットフォームを構築します。 SensiMLのAI機能は、RSL10プラットフォームが提供する高度なセンシング機能やBluetooth® Low Energy接続機能と組み合わせた小さなメモリーフットプリントでサポートされており、高度に動的な生のセンサデータのクラウドでの分析を必要とすることなく、洗練されたスマートセンシングを実現します。
　　　　
低消費電力の自律型エッジノードアプリケーション
RSL10センサ開発キットは、業界で最も低消費電力のBluetooth® Low Energyコネクティビティを特長としており、RSL10無線機能と幅広い環境センサおよび慣性モーションセンサを、小さなフォームファクターのボードに組み合わせており、SensiML Toolkitと容易にインタフェースできます。RSL10ベースのプラットフォームとSensiMLソフトウェアを併用することで、データサイエンスやAIの専門知識の有無に関わらず、産業用ウェアラブル、ロボット、プロセス制御、予知保全などのアプリケーションに低遅延のローカルAI予測アルゴリズムを容易に追加できます。
その結果、自動生成されたコードにより、生のセンサデータが発生したその場で重要なインサイトイベントに変換する、スマートセンシングの組み込みエンドポイントを実現し、リアルタイムで適切なアクションを実行できます。さらに、このスマートエンドポイントは、貴重なインサイトを提供する場合にのみデータ通信することで、ネットワークトラフィックを大幅に削減します。
　　　　
オンセミで、アプリケーション・エンジニアリング担当バイスプレジデントを務めるデイブ・プリサーク（Dave Priscak）は、次のように述べています。
「クラウド・ベースの分析は、不必要で非決定論的なレイテンシが追加され、最も重要な産業プロセスにとって、あまりにも遅く、遠隔すぎて、信頼性が低いものです。重要なイベントの分析においてローカルの機械学習がリモートのクラウド学習より優れている点は、生産においてオンライン制御を維持し、高額な損失となる設備のダウンタイムを発生させず、作業員の安全性と生産性を維持できることと同様です」
　　　　
SensiML社で、CEOを務めるクリス・ロジャース（Chris Rogers）は、次のように述べています。
「他のエッジ向けAutoML（Automated Machine Learning：自動化された機械学習）ソリューションは、基本的なAutoMLプロビジョニングのみを備えたニューラルネットワーク分類モデルのみに依存しており、特定のアプリケーションに対して最適ではないコードを生成します。 当社の包括的なAutoMLモデル検索は、ニューラルネットワークだけでなく、古典的な機械学習アルゴリズムの配列や、セグメンテーション、特徴選択、デジタル・シグナルコンディショニング変換などを含み、アプリケーションのパフォーマンス要求を満たす最もコンパクトなモデルを提供します」

・SensiMLについて
SensiMLは、QuickLogic社の子会社で、AIを実装する超低電力IoTエンドポイントが、生のセンサデータをデバイス自体で意味のあるインサイトに変換するための最先端のソフトウェアを提供しています。同社の代表的なソリューションであるSensiML アナリティクス・ツールキット（Analytics Toolkit）は、データ収集、ラベリング、アルゴリズムとファームウェアの自動生成、およびテストに及ぶエンドツーエンドの開発プラットフォームを提供します。SensiMLツールキットは、Arm® Cortex®-Mクラス以上のマイクロコントローラ・コア、インテル® x86命令セットプロセッサ、FPGA最適化機能を備えたヘテロジニアスコアのQuickLogic SoCおよびQuickAIプラットフォームをサポートしています。
詳細は、www.sensiml.com をご覧ください。