AIデモ

超低消費電力

エンドツーエンドのデモは、Ambiq評価ボード上で実行され、当社のADKでトレーニングおよびデプロイされ、フロントエンドセンサーと統合され、neuralSPOT SDKを使用して構築されます。これらのデモは、高度なモデルがバッテリー駆動でリアルタイムに動作することを実証しており、Apolloの超低エネルギー性能を示しています。

ハイライト

01

エンド・ツー・エンド、オンデバイス

AmbiqのADKでトレーニングし、配備し、フロントエンドのセンサーに配線し、neuralSPOTファームウェアで構築し、ボード上でリアルタイム推論を実行する。

02

超低消費電力

バッテリー駆動の高度なモデル。各デモは、Apolloの最小限のレイテンシー、小さなフットプリント、超効率的なエネルギー使用を示すように調整されています。

03

GitHubのオープンソース

すべてのデモコード、ADK レシピ、neuralSPOT ファームウェアはオープンソースであり、クローン、フォーク、カスタマイズが可能です。貢献し、問題を報告し、製品のワークフローで再利用してください。

04

パワフルなダッシュボード

Tileioは、ライブチャート、インタラクティブなタイル、そしてデバイスコントロールを、あなたのブラウザ上で実現します。WebUSB/WebBLE経由で接続し、パラメータを調整し、結果をリアルタイムで視覚化します。

利用可能なデモ

バイタルサイン・モニタリング・デモ

  • Apollo510 EVBとAMS/OSRAM AS7058バイタルセンサーを使用したリアルタイムバイタルサインモニタリングシステムを展示。 モデルはheartKIT ADKを介してトレーニングされた。

心電図心臓解析デモ

  • Apollo4 Blue PlusとMAX86150センサーで動作するマルチヘッドニューラルネットワークを使用して、高度なリアルタイム心臓解析を実行。
  • モデルはheartKIT ADKを介してトレーニングされた。

画像分類デモ

  • TFLMを使用してMLPerf画像分類ベンチマークモデルをインスタンス化し、含まれる画像一式をMLPerfに通し、結果をWebUSB経由でダッシュボードに送信。

スピーチ強化デモ

  • NNSEはAmbiqのAI音声ノイズ除去装置で、人間の音声から背景ノイズ(ドライヤーノイズなど)を除去するリアルタイムモデルです。

スピーカーID(NNID)

  • Ambiqのニューラルネットワーク話者識別(NNID)とニューラルネットワーク音声活動検出(NNVAD)を使用して話者識別アプリケーションを作成する方法を紹介します。
  • モデルはsoundKIT ADKで学習された。

ビデオライブラリー

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