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Solutions d’IA en périphérie prêtes à la production pour une intelligence embarquée rapide et sécurisée
L’exécution de modèles d’intelligence artificielle (IA) et d’apprentissage automatique (ML) directement sur des appareils embarqués permet une prise de décision plus rapide, une latence plus faible et une meilleure confidentialité des données en réduisant la dépendance à la connectivité cloud. Les systèmes d’IA en périphérie traitent les données localement, ce qui les rend idéaux pour les applications qui exigent une réactivité en temps réel, une fiabilité et une sécurité accrue.
Les solutions d’IA en périphérie prêtes à la production de Microchip aident les développeurs à dépasser les conceptions de preuve de concept et à accélérer leur déploiement dans des applications réelles. Combinant du silicium optimisé, des modèles d’apprentissage automatique intégrés et des outils de développement, ces solutions simplifient le développement tout en permettant des systèmes intelligents et connectés avec une consommation d’énergie réduite et une efficacité accrue.
Conçu pour soutenir les applications modernes d’IA embarquée, le portefeuille d’IA en périphérie de Microchip permet un développement évolutif pour les conceptions industrielles, grand public et d’infrastructures intelligentes.
En savoir plus : SAMA7G54 MPU
FPGA PolarFire
DIM DSPIC33AK128MC106
À propos de Microchip
Permettre une surveillance intelligente des systèmes électriques grâce à un apprentissage automatique intégré conçu pour aider à identifier rapidement et de manière fiable les conditions de défaut d’arc. Le traitement localisé de l’IA permet de répondre plus rapidement et d’améliorer la sécurité opérationnelle.
Fournir une authentification sécurisée et une vérification d’identité en utilisant la reconnaissance faciale avec la détection de vivacité à partir d’une seule caméra RGB. Le traitement IA basé sur la périphérie améliore la réactivité tout en aidant à protéger les données sensibles des utilisateurs.
Mettez en place une activation vocale à faible consommation et la reconnaissance de mots-clés directement sur les appareils embarqués. Le traitement local permet une détection rapide des mots d’activation sans nécessiter une connectivité cloud continue, ce qui aide à réduire la latence et à améliorer la confidentialité.
Surveillez l’état de l’équipement et identifiez les pannes potentielles avant qu’elles ne surviennent en utilisant des modèles d’IA embarquée et d’apprentissage automatique fonctionnant directement à la périphérie. L’analyse locale en temps réel aide à réduire les temps d’arrêt, à optimiser les horaires de maintenance et à améliorer la fiabilité globale des systèmes dans les applications industrielles et d’infrastructures intelligentes.
