边缘原生AI可灵活开发和设计智能系统

OEM 产品领域的进步是以增加系统设计和架构的复杂性为代价的。作为促成此类进步的最热门功能，Edge AI 为此类动态开发和设计带来了兼容平台的问题。

由于系统应该足够灵活以适应广泛的核心包，因此没有多少平台能够为这种动态开发和设计提供这种灵活性和便利性。尽管硬件云开发平台提供了用于扩展和扩展用例功能的高级功能，但许多设备缺乏对此类平台的同步 SDK 支持。

反驳上述问题，MicroAI 的启动板是一种具有灵活性的边缘原生解决方案，允许连接众多设备并优化构建目标系统的复杂性。它通过简化和快速跟踪在 MicroAI 软件上运行的嵌入式设备的设计、开发、测试和部署来帮助许多客户。

关于目标系统的更多讨论，该平台通过提供健康评分、维护洞察力和安全状态的仪表板可视化来帮助优化设备性能。尽管维护是运行系统的常规程序的一部分，但启用 AI 的预测性维护可以显着降低目标系统设备的风险。

MicroAI AtomML 的结构和架构

开发特定于系统的边缘 AI 模型并处理与硬件的集成问题，以及支持和调试，使整个开发周期变得乏味和密集。MicroAI 的 AtomML 具有足够通用的 AI 引擎，可以摄取时间序列数据以进行最佳数据集训练。

“它将训练和推理直接转移到嵌入式设备。然后，Launchpad 简化并降低了将 MCU 和 MPU 集成到边缘设备中的时间和成本，这些设备可以进行测试并扩展到 POC 以进行大规模部署。”

MicroAI 通过从目标组件中引入 AI 功能，适用于广泛的行业。这包括汽车、能源、电信和半导体行业。最近，MicroAI 将其 AI 训练支持扩展到 Rensas MCU。

MicroAI 启动板以可定制的仪表板和特性的形式为设计工程师提供多种功能，包括帐户创建、身份验证、移动 SIM 或 LoRaWAN 连接激活。它还为全球 SIM 连接和与 MicroAI AtomML 软件库的灵活连接提供信用卡计费。

MicroAI 提供一系列软件开发套件供工程师配置应用程序。它还通过适用于 ESP32 MCU 和 Raspberry Pi SBC 的开源 SDK 支持创客社区。您可以在 MicroAI 的网站上填写此表格，以获取开源 SDK 的 Github 存储库链接的电子邮件。

除了灵活的 SDK 支持外，MicroAI 的 Edge-native AI 软件解决方案在数据摄取和建模、工作流自动化和仪表板等领域提供高级功能。

审核编辑：郭婷