-
Robotikai mesterséges intelligencia beágyazott rendszerekre optimalizálva
A robotika és mesterséges intelligencia (MI) egyre szorosabban fonódnak össze, különösen a beágyazott rendszerek területén, ahol a számítási kapacitás és energiahatékonyság komoly korlátokat szab. Az NXP legújabb tapasztalatai alapján most betekintést nyerhetünk, hogyan lehet hatékonyan rögzíteni robotikai adatokat, finomhangolni a Vision–Language–Action (VLA) modelleket, és optimalizálni a működést egy olyan speciális processzoron, mint az NXP i.MX 95. Megbízható adatgyűjtés: az alapok Akármilyen fejlett MI-rendszerről legyen szó, a siker kulcsa a minőségi és konzisztens adatgyűjtés. Az NXP szakértői szerint nem az a lényeg, hogy minél több adatot halmozzunk fel, hanem hogy azok egységesek és megbízhatóak legyenek. A robotkar által végzett feladatok során például a kamerák állandó pozíciója elengedhetetlen, hogy ne csússzon el…
-
TiRex: az ipari előrejelzések új gyors és energiatakarékos bajnoka
A mindennapjainkat átszövő időbeli adatsorok egyre fontosabb szerepet játszanak nemcsak a magánéletünkben, hanem az ipari folyamatokban is. Az időalapú előrejelző modellek gyors és megbízható működése kulcsfontosságú, különösen akkor, ha ezeket gyengébb hardvereken, például ipari PLC-ken vagy beágyazott rendszereken kell futtatni. Az NXAI legújabb laboratóriumi tesztjei során a TiRex nevű modell teljesítményét vizsgálták különféle eszközökön, és az eredmények azt mutatják, hogy egy új generációs alapmodell született, amely ideális lehet az ipari környezetek számára. Miért fontos az edge-kompatibilis időalapú modell? Az időbeli adatsorok, vagyis a time series adatok elemzése manapság szinte minden területen jelen van: a gyártásban, az energiaszektorban, a logisztikában vagy akár az egészségügyben. Ezeknek az adatsoroknak a pontos előrejelzése segíti…
