Ambiq Featured Blog posts
エッジでのAIコンピューティングのメリット
相互接続されたテクノロジーが主流の時代において、人工知能（AI）とコンピューティングをローカルのモノのインターネット（IoT）に統合することで、接続されたデバイスは、スマートデバイスを認識して操作する方法に革命をもたらしています。この統合は、ローカルデバイスAIまたはエンドポイントAIコンピューティングと呼ばれ、クラウドに依存せずにデータを効率的に収集・処理するためのフレームワークとしてますます普及してきています。IoTとスマートデバイスの導入は、今後10年間で151億から346億に増加すると予測されており1、エンドポイントAIはこれらのデバイスのパワーとインテリジェンスを向上させることが期待されています。 ここでは、エッジAIの利点、課題、あらゆる場所でインテリジェントなデバイスを実現するための有望な展望など、エッジAIの複雑さについて探っていきます。 エッジAIとは？...
Sean Kettering
Ambiq Latest Blog posts
AIが石油・ガス産業のメンテナンスと安全性を向上させる方法
石油と天然ガスは、2019年現在、世界の一次エネルギー源の半分以上を占めており1、20232年には約4.3兆ドルの収益を生み出す。よりクリーンで再生可能なエネルギーに完全に軸足を移すには、ある程度の時間と労力がかかるだろうが、石油・ガスベースのエネルギーは、特にメンテナンスと安全性という2つの重要な分野において、人工知能から恩恵を受けることができる。...
さまざまな電力レベルでのAIコンピューティング
人工知能（AI）の推論は、日常的なアプリケーションではシームレスに見えるかもしれないが、製品開発者やバックエンドのエンジニアは、AIがいかにパワーを必要とするかを知っている。 最終製品として市場に出回るたびに、エネルギー要件を満たすための妥協が計算されてきた。 昨年1年間でAIの導入が急速に進んだことを考えると、全体的なエネルギー消費量は急増し、より大規模なモデルとトレーニングセットの必要性が生じている。...
サブスレッショルド動作： 超低消費電力半導体の未来を設計
もし半導体の電力効率における最大のブレークスルーが、トランジスタを通常の限界以下で動作させることだとしたらどうでしょう？ まさにそれが、AmbiqがSPOT®（サブスレッショルド電力最適化技術）で実現したことです。この特許取得済みのプラットフォームは、チップのエネルギー消費方法を再構築します。サブスレッショルド動作の物理的特性を活用することで、SPOTは超低消費電力コンピューティングの可能性を変革し、スマートで持続可能なデバイスの新時代への扉を開きました。...
2024年に注目すべきIoTのトレンド
モノのインターネット（IoT）は、20241年には約170億台のデバイスが存在するという予測から、事実と呼んでも差し支えないだろう。そして、一部の分野とは異なり、指数関数的な成長は急速な停滞にはつながっていない。IoTは絶え間なく進歩しており、画期的なイノベーションは当然のことなのだ。 2024年はすでに大きな変革の年になりつつあり、より広範な社会レベルでも大きなことが起こりつつある。これから注目すべき4つのトレンドを紹介しよう： アーキテクチャーはより柔軟になる...
電力と性能の融合： Ambiqの超低消費電力半導体が 推進するエッジAIの未来
電力と性能のトレードオフを再考 何十年もの間、エンジニアや設計者は難しい選択に取り組んできました。それは、より高い性能を優先するか、バッテリー寿命を優先するか、という選択です。歴史的に、この2つの目標は互いに相反するものでした。演算能力の向上はエネルギー消費の増加を意味し、結果としてバッテリー寿命が短くなっていました。解決策としては、より大容量のバッテリーの使用がありますが、これは、大型で大量の熱を発生するという、デバイスにとって別の妥協点を生むことになります。...
嵐のI(oT)：洪水にIoTセンサーを利用する
21世紀の第1四半期が終わろうとしている今、気候変動は世界的にその存在を主張し続け、地球の気温を上昇させている。 甚大な被害をもたらし、復旧に多大な費用を要する洪水は、ここ数十年、毎年増加の一途をたどっている1。 全米環境情報センターは、洪水は自然災害の中で4番目に被害額が大きく、1件あたり平均45億ドルの被害が発生しているとしている2。 リアルタイムデータと予測分析の力を活用することで、IoT対応センサーは洪水の検知、制御、復旧への取り組みとアプローチに革命をもたらしている。...
故障の検知：産業用ベアリングの 健全性を評価するエッジAIの活用法
エッジAIは、産業用ベアリングの振動解析を通じて、機械故障の兆候をより実用的かつ拡張性の高い方法で検知するよう学習しています。 産業用機械のベアリングは、突然故障するわけではありません。目に見える異常が発生する数日あるいは数週間以上前から蓄積された、微細な振動や微妙な変化などの兆候が現れます。今までは、こうした初期兆候を捉えるためには、熟練した技術者が携帯型分析装置を持って現場に赴き、手作業でデータを読み取り、判断する必要がありました。...
AIでリサイクルに革命を起こす
リサイクルが効果的に行われれば、貴重な資源を節約し、循環型経済に貢献し、埋立廃棄物を減らし、新しい材料を生産するためのエネルギーを削減することで、環境の持続可能性に大きな影響を与えることができる。 しかし、アメリカのような国々では、消費者の知識、分別、汚染にまつわる問題のために、リサイクルの最初の進歩はほとんど停滞し、現在の割合は32％1である。...
インテリジェント漏水検知システムの未来： エッジAIがセンサーへと移行している理由
漏水検知業界は進化を続けています。 長年にわたり、モニタリングシステムは主にデータの収集と送信に重点を置いていました。センサーが水分を検知し、環境条件を測定し、あらかじめ設定されたしきい値を超えた際にアラートを発していました。 このモデルは可視性の向上に貢献しましたが、もはや可視性だけでは十分ではありません。...