SiliconLabs通过Matter-Ready平台实现人工智能和机器学习在边缘设备上
- 来源：TechWeb.com.cn
- 2022/1/26 9:07:42
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12月25日消息，Silicon Labs(芯科科技)今日宣布推出BG24和MG24系列2.4 GHz无线SoC，分别支持蓝牙和多协议操作，同时也推出新的软件工具包。这个新平台同时优化硬件和软件，有助于在电池供电的边缘设备实现AI/ML应用和高性能无线功能。Matter-Ready的超低功耗BG24和MG24系列产品支持多种无线协议，并提供PSA 3级Secure Vault™安全保护，是各种智能家居、医疗和工业应用的理想选择。今天宣布推出的物联网SoC和软件解决方案包括以下产品：
两款全新系列2.4 GHz无线SoC：拥有业界率先集成的AI/ML加速器，支持Matter、Zigbee、OpenThread、低功耗蓝牙、蓝牙网状网络、专有和多协议操作、高级别的行业安全认证、超低功耗以及Silicon Labs产品组合中最大的内存和闪存容量。
全新软件工具包：旨在让开发人员通过一些常用的工具套件(如TensorFlow)，来快速构建及部署人工智能和机器学习算法。
Silicon Labs首席执行官Matt Johnson表示：“BG24和MG24无线SoC代表业界所需功能的较佳组合，包括广泛的无线多协议支持、电池寿命、机器学习和物联网边缘应用的安全性。”
率先集成AI/ML加速器带来性能和能效的提升
物联网产品设计人员深知人工智能和机器学习的巨大潜力，可为家庭安全系统、可穿戴医疗监测器、商业设施和工业设备监控传感器等边缘应用带来更多的智能化。但是，当下想要在边缘设备上考虑部署人工智能或机器学习的人员往往在性能和功耗上面临困境，最终得不偿失。
作为率先拥有内置专用AI/ML加速器的超低功耗器件，BG24和MG24产品使这些困境迎刃而解。这种专用硬件旨在快速高效地处理复杂计算，内部测试显示其性能提升最高达4倍，能效提升最多达6倍。由于机器学习计算是在本地设备上而不是在云端进行的，因此消除了网络延迟，加快了决策和行动。
BG24和MG24系列还具有Silicon Labs产品组合中最大的闪存和随机存取存储器(RAM)容量。这意味着该器件可以支持多协议、Matter以及针对大型数据集训练ML算法。PSA 3级认证的Secure VaultTM是物联网设备的高级别安全认证，可为门锁、医疗设备和其他需小心部署的产品提供所需的安全性，对这类产品而言，强化设备免受外部威胁至关重要。
AI/ML软件和支持Matter帮助设计人员构建创新应用
除了原本就支持的TensorFlow，Silicon Labs还与一些前沿的AI和ML工具提供商(如SensiML和Edge Impulse等)合作，以确保开发人员获得端对端工具链，简化机器学习模型的开发，并优化无线应用的嵌入式部署。将新的AI/ML工具链与Silicon Labs的Simplicity Studio以及BG24和MG24系列的SoC结合使用，开发人员可从使用Matter相互通信的各种连接设备中汲取信息，然后做出智能的机器学习驱动决策。
例如，在商业办公楼中，很多灯具是由运动检测器(motion detector)控制的，这些检测器通过监控是否有人在现场活动以判断应该开灯还是关灯。然而当人员在办公桌前打字时，只有手和手指动作，单凭运动传感器无法识别人员是否在场，这时工作人员可能就会处于黑暗之中。通过Matter应用层将音频传感器与运动检测器连接起来，这个额外的音频数据(例如打字声)就可以输入到机器学习算法中，从而使照明系统更智能地决定是开灯还是关灯。
边缘ML计算支持其他智能工业和家庭应用，包括用于异常检测的传感器数据处理、预测性维护、用于改进玻璃破碎检测的音频模式识别、简单命令词识别以及视觉应用，如使用低分辨率相机进行在场检测或人数统计。
初期（Alpha）项目凸显多样化的部署选项
代表不同行业和应用的40多家公司已经在非公开的初期项目中，开始开发和测试新的平台解决方案。吸引这些公司的，正是BG24和MG24平台的超低功耗和高级功能，如AI/ML功能和支持Matter。全球零售商正在寻求通过更准确的资产跟踪、实时价格更新和其他方面来改善店内购物体验。商业办公楼管理部门的工作人员正在探索如何使建筑系统(包括照明和暖通空调)更加智能，以降低业主成本并减少环境影响。总之，消费者和智能家居解决方案提供商都在努力简化各种设备的连接并扩展其交互方式，从而为消费者带来创新的功能和服务。
Silicon Labs强大的SoC系列产品
BG24和MG24 SoC结合了运行速率为78 MHz的ARM Cortex-M33处理器、高性能2.4 GHz射频、行业前沿的20位ADC、优化的闪存(最大1536 kB)和RAM(最大256 kB)组合，以及AI/ML硬件加速器(用于在卸载ARM Cortex-M33工作量时处理机器学习算法)，因此应用程序可以有更多的时钟周期来完成其他工作。这些SoC支持广泛的2.4 GHz无线物联网协议，且具有市场上难得的安全性和极优良的射频性能/能效比。
供货情况
采用5mmx5mm QFN40和6mmx6mm QFN48封装的EFR32BG24和EFR32MG24 SoC现已向初期客户发货，并将于2022年4月进行批量供应。多种评估板已可供设计人员开发应用程序。基于BG24和MG24 SoC的模块将在2022年下半年供货。
(原标题：Silicon Labs通过Matter-Ready平台实现人工智能和机器学习在边缘设备上的应用)
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