よりスマートなMACHINE（各種産業機器）設計の為の接続部品の選定が益々重要になってきています。設計エンジニアは、効率性、信頼性、安全性の向上を付加価値として、新しい技術を採用し、人工知能（AI）、ラーニング、インダストリアルIoT（IIoT）などのリアルタイム データインテリジェンスを利用してMACHINE設計を進化させ、業務を自動化し、相互運用を可能にしています。このウェビナーでは、MACHINEマーケットの最新の動向、そしてコンポーネントからコンポーネントへ、MACHINEからMACHINEへ、MACHINEから企業へと重要なデータを確実に伝送するTEの豊富な接続品を紹介致します。
今回の初心者講座では、SPRESENSEの「ハイレゾオーディオ入力」と「DNNRT機能」により「Neural Network Console」で生成したディープニューラルネットワーク（DNN）の推論モデルを統合。エッジ単体で完結するオリジナルの音声識別システムを構築する技法を解説いたします。
今回の初心者講座では、SPRESENSEに搭載されたハイレゾオーディオ入力を活用し、環境音を録音し、ディープニューラルネットワークによる音声分類に不可欠な学習用データと検証用データを生成する方法について解説します。また、PC上で動作するNeural Network Consoleによって生成した推論モデルをエッジ・デバイスへ統合するために解決すべき課題を紹介します。
SPRESENSEのDNNRT機能が扱うことのできるデータは画像だけでなく、産業分野を中心に人気が高まっている「異常検知・故障予知」に活用できる加速度センサーや大気圧センサーなどから収集した波形データも解析することができます。さらにSPRESENSEに内蔵されたハイレゾオーディオ録音機能も周辺環境を可聴域の波形データとして記録することができる優れたセンサーとして利用可能です。そこで、今回の初心者講座では、まず簡単な波形データの解析方法を例に、DNNRT機能から波形データを扱うシステムの構築方法について解説。DNNRT機能を活用した製品開発に必要となる技術を紹介いたします。
今回はSPRESENSE SDKの提供するAI、ディープニューラルネットワーク（DNN）実行機能である「DNNRT機能」について紹介します。はじめてSPRESENSEの開発環境に触れる方はもちろん、はじめてDNNに取り組む方も安心して技術を学んでいただけるよう、サンプルアプリケーションの開発・解説をから、アプリケーションの変更方法、実際の環境データを使った解析方法まで段階的に解説します。
本ウェビナーでは、”RTOS + Linux”システムへの移行が進んでいる背景や、米国国防総省が推進しているDevSecOpsの導入を実現するための要素技術、ウインドリバーが自社ソフトウェア開発に導入したDevSecOpsの事例をご紹介します。
組み込み市場で定評のあるi.MX 6ファミリの後継であるi.MX 8M ファミリは2017年リリース以来、よりリーズナブルなi.MX 8M Miniやi.MX 8M Nanoが加わりさらにラインナップを拡充しています。本ウェビナーではi.MX 8Mファミリの特徴と利点について最新情報を交えてご紹介します。
ランニングを楽しむ人が増える中、AIをまとったユニークなランニング・シューズが登場した。スタートアップのno new folk studio（以下、nnf）がSTマイクロエレクトロニクス（以下、ST）のSTM32マイコンを使って開発した「ORPHE TRACK」である。ソールに組み込んだセンサのデータをマイコン上の組込みAIで解析し、ランニングフォームのクセなどをスマートフォンアプリで教えてくれる。両社に開発の経緯や組込みAIのメリットなどについて訊いた。
CPUやDSPに比べて圧倒的なコア数を有する「GPU」。このGPUの性能を日々進化させることにより、クラウドからエッジまで、世界中のシステムに革新を起こしてきた「NVIDIA」。そして、2018年12月に発売された、組み込みシステムにAIを統合するためのプラットフォーム「NVIDIA Jetson AGX Xavier」。IoT×AIが始まる今だからこそ、NVIDIAが考えるAIの在り方は大きな羅針盤になる。ブームだけではない、本質的なAIをテーマに、豊富な事例を交えながら最新情報と将来的な展望をNVIDIAに聞いた。
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