seoil e&m

2021.07.15 09:40

エッジ用のtynyMLモデル開発を加速化するQeexo AutoML(Qeexo Automated Machine-Learning)プラットフォーム開発会社であるQeexo(クイックソー)社が、
多様な電子アプリケーションと、グローバル半導体企業であるST Microelectronics(STマイクロエレクトロニクス、以下ST)社が
STのマシンラーニングコア(MLC)センサーをQeexo AutoMLで使うように支援すると、7月14日(現地時間)発表した。

ST社のMLC センサは、検知された大規模のデータセットで具現されたセンシング関連アルゴリズムをホストプロセッサで実行する代わりに
独自に実行することで、全般的なシステム電力消耗を大きく削減する。
Qeexo AutoMLは、このセンサーデータを利用して超低遅延時間及び超低電力消耗の、
メモリ空間が非常に小さいエッジデバイスに最適化されたマシンラーニングソリューションを自動生成できる。

このようなアルゴリズムソリューションはコンピューティング性能とメモリ大きさによるダイサイズの限界を克服し、
センサーに合う効率的なマシンラーニングモデルを通じてシステムのバッテリー寿命を延ばすことができる。

Qeexo社のCEOであるS.W.LEE(イ·サンウォン)氏は「Qeexoは最近ST社との協業を発表する際に、
約束した通りQeexo AutoMLでST社のマシンラーニングコアセンサー製品群に対する支援を追加した」と明らかにした。

続いて「ST社との今回の協力により、アプリケーションの開発者達は産業及びIoT適用事例をはじめ、
非常に広範囲なアプリケーションにわたってMCUサイクルやシステムリソースを消費しなくても、
ST社のMLCセンサーでマシンラーニングアルゴリズムを迅速に具現·配置できるようになった」と述べた。

ST社のMEMSセンサー部門常務であるSimone Ferri氏は「STのマシンラーニングコアセンサーにQeexo AutoMLを適用することで、
開発者達は組込みマシンラーニングを超低電力アプリケーションにより簡単かつ迅速に追加することができる」とし、
「向上されたイベント感知性能、ウェークアップロジック、リアルタイムエッジコンピューティングも提供する」と説明した。


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