高性能嵌入式計算機模組產品供應商德國康佳特和日本AI專業公司Hacarus,今日公佈了首款使用稀疏建模(Sparse Modeling)技術的人工智慧(AI)嵌入式電腦工具組。
|
康佳特和Hacarus推出的全新開發工具組可立即在任何GigE和USB 3.x環境中部署與測試。該系統的設計以手掌大小的嵌入式電腦模組為基礎,尺寸僅為173 x 88 x 21.7毫米。 |
稀疏建模技術僅需少量訓練數據,即可完成高精確度的預測。這在基於視覺的檢查系統中是一大特殊優勢,因為在生產質量較高的同時,產品的不良率自然會降低。採用稀疏建模(Sparse Modeling),只需50張左右的影像圖片,便可建立全新的檢查模型,相較傳統AI所需的1000張或更多影像,大幅減少。
Hacarus的稀疏建模工具組可獨立使用,也可加裝到現有的檢查系統中。它的主要客戶是視覺系統供應商和系統整合商。另一大用戶群體包括了部分機器和系統製造商,他們希望在設備中使用視覺AI技術,但因為個體顧客繁雜設備種類需要適應性的算法而尚未真正採取行動。
德國康佳特營銷總監Christian Eder表示:?「憑藉稀疏建模(Sparse Modeling)技術,開發者能構建下一代檢查系統,它們能按需求被訓練且可以在任何領域發揮作用。持續光照等最理想的條件已經不再必要。原始設備製造商也能更靈活地調整生產流程,這正是向工業物聯網/工業4.0受控批量生產轉型的必要條件。」
本質上,稀疏建模(Sparse Modeling)是一種數據建模方式,主要用於識別獨特的特徵。簡而言之,稀疏建模解析數據的方式和人腦類似,不是分析個體的一絲一毫。
Hacarus的技術長Takashi Someda總結了稀疏建模(Sparse Modeling)的效益: 「人類可以根據眼睛和耳朵等關鍵特點來識別朋友和家人。稀疏建模(Sparse Modeling) 將相仿的邏輯整合到了智能圖像處理系統中。因此,系統無需像傳統AI一樣處理全部大數據,而僅需處理一部分選定的數據。基於稀疏建模(Sparse Modeling)的算法可以將數據細化為獨特的特徵。」這同時簡化了AI結構,使其更適合全天候運轉、只剩有限的功率可用於整合AI的無扇葉低功率系統。
可擴展硬件平台的開發工具組康佳特和Hacarus推出的全新開發工具組可立即在任何GigE和USB 3.x環境中部署與測試。該系統的設計以手掌大小的嵌入式電腦模組為基礎,尺寸僅為173 x 88 x 21.7毫米(6.81 x 3.46 x 0.85英寸)。它不僅設計小巧,還搭載已大規模生產的Intel Atom和Celeron處理器(代號Apollo Lake),保障了卓越的性能。雖然小巧,但該系統有多套I/O接口,可用於多類終端用戶配置。
標準接口包括2個符合GigE Vison的GbE接口、1個USB 3.0/2.0接口、4個USB 2.0接口和1個UART(RS-232)接口。可選擴展項目包括2個Mini-PCIe和USIM插槽、1個mSATA插槽和16位可編程GPIO。寬電壓輸入範圍為9V-32V。