Design Challenge »AI for the IoT«

Sensordaten für Smart Home-, Fitness- und Industrieanwendungen

8. Februar 2022, 12:21 Uhr | WEKA FACHMEDIEN, Newsdesk
Dank der Zusammenarbeit von Infineon und SensiML erhalten Entwickler die richtigen Tools, um Anwendungen für IoT-Geräte in den Bereichen Smart Home, Industrie und Fitness zu entwickeln.
© Infineon Technologies

Gemeinsam unterstützen Infineon Technologies und SensiML die Entwicklung von KI-Anwendungen zur Erfassung und Verarbeitung von Sensordaten der Xensiv-Sensoren auf PSoC-6-Mikrocontrollern. Auf hackster.io startete hierzu die »Build AI for the IoT Design Challenge«, mit Infineon als Gastgeber.

Einen einfachen und nahtlosen Prozess zur Erfassung von Daten aus Xensiv-Sensoren von Infineon wollen Infineon Technologies und SensiML ermöglichen. Damit sollen ML-Modelle trainiert und Echtzeit-Inferenzmodelle direkt auf Mikrocontrollern der Reihe PSoC 6-Mikrocontrollern eingerichtet werden. Dies kann durch den Einsatz des SensiML Analytics Toolkits und der ModusToolbox realisiert werden. Durch die Zusammenarbeit der beiden Unternehmen erhalten Entwickler die richtigen Tools, um Anwendungen für IoT-Geräte in den Bereichen Smart Home, Industrie und Fitness zu entwickeln.

Infineon ist zudem Gastgeber der »Build AI for the IoT Design Challenge«, die am 3. Februar 2022 auf hackster.io gestartet wurde. Die Aufgabe des Wettbewerbs besteht darin, aus einer Kombination von Tools, neue ML/AI-Anwendungen zu entwickeln. Die Teilnehmenden werden die ModusToolbox ML von Infineon nutzen, ebenso wie die Mikrocontroller der PSoC-6-Serie mit extrem niedriger Stromaufnahme und die kapazitive Touch-Steuerung Capsense. Kombiniert werden können diese mit den Airoc-ICs für die Funkkommunikation und den Sensoren der Xensiv-Familie. SensiML stellt den Teilnehmenden die notwendige Firmware und Data Science Tools zur Verfügung, um Daten von Sensoren zu erfassen und zu kennzeichnen. Darüber hinaus können sie eine AutoML-Cloud-Plattform nutzen, um Modelle ohne umfangreiche KI-Kenntnisse zu trainieren und die daraus resultierenden Modelle auf dem PSoC-6-Mikrocontroller für den Einsatz auf Edge-Geräten einzurichten.

»Die Erfassung der richtigen Daten für Smart-Home-, Fitness- und industrielle IoT-Geräte ist ein komplexer, aber wichtiger Prozess für OEMs, um ihre Geräte intelligenter zu machen. Ebenso wie die Implementierung dieser Informationen zum Trainieren von ML-Modulen«, sagt Steve Tateosian, Vice President der IoT Compute and Wireless Business Line von Infineon. »Genau das ermöglicht unsere Zusammenarbeit mit SensiML: Durch die Kombination ihrer ML/AI Software Tools mit unseren bewährten PSoC 6 MCUs, Konnektivitäts- und Sensorlösungen vereinfachen wir die Komplexität bei der Entwicklung intelligenter IoT-Lösungen. Wir freuen uns darauf, durch diese Zusammenarbeit eine komplette Suite mit den passenden Tools anbieten zu können, die es nicht nur den Teilnehmenden an der Design Challenge ermöglicht, für eine Vielzahl von Branchen intelligente IoT-Geräte von morgen zu entwickeln.«

»Infineon bietet eine breite Palette an energieeffizienten Prozessoren und hochmodernen Sensoren, die bei einer Vielzahl von Embedded-IoT-Anwendungen von Nutzen sind«, sagt Chris Rogers, CEO von SensiML. »Unser SensiML Data Analytics Toolkit kann die User, die diese Infineon-Produkte einsetzen, dabei unterstützen, KI/ML-Funktionen schnell und einfach zu implementieren. Sensorgestützte Geräte werden so in intelligente IoT-Lösungen umgewandelt.«

Die PSoC-6-Mikrocontroller von Infineon eignen sich für batteriebetriebene Anwendungen, denn sie basieren auf einer Ultra-Low-Power-Architektur mit zwei ARM-Prozessorkernen, ein Cortex-M4 und ein Cortex-M0+, um den Energiebedarf sowie die Rechenleistung zu optimieren. Mit ihren Dual-Cores in Kombination mit konfigurierbaren Speicher- und Peripherieschutzeinheiten bieten die PSoC-6-Mikrocontzroller das höchste Schutzniveau, das durch die Platform Security Architecture (PSA) von ARM definiert ist. Die KI-Software-Tools von SensiML erlauben es nun, sowohl erforderliche Sensordaten zu erfassen als auch ML-Modelle zu erstellen, die auf dem PSoC 6 ausgeführt werden können.

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