感測器中的AI – 嵌入式機器學習核心運行決策樹分類器

人工智慧應用的市佔率穩步成長。為此，意法半導體提供廣泛的產品組合，輕鬆實現多級別的人工智慧應用。

在本文中，將主要關注新型感測器中內嵌的MLC（機器學習核心），並闡述如何利用此AI核心開發極低功耗的「邊緣到邊緣」AI應用。

先從以下問題開始：什麼是邊緣人工智慧？在過去，AI應用需要許多計算資源，因此，來自感測器的資料必須傳輸到雲端處理，然後再將結果傳送回本地。整個過程既耗時又耗電，並且不適用於缺乏網路連線的情境。因此，邊緣人工智慧應運而生。有了微控制器（MCU）上的專用硬體，AI處理能力越來越強，將AI核心自雲端移到了本地MCU，使延遲和功耗方面的表現更加出色。
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