Ambiq Featured Blog posts
AIパーソナルヘルスコーチ : 歩数の計測は始まりに過ぎない
イメージ：Freepik 人類の歴史において、歩数を数えるという発想はそれほど古いものではなく、主に距離を大まかに測ったり、あるいは日没時に昔ながらのピストルの決闘に使われたりしていました。今日では、健康のために歩数を数えることは一般的であり、誰かが「歩数を稼がなければならない」と言う意味を誰もが理解しています。 最新のエネルギー効率に優れた半導体ソリューションを搭載したエッジAIの台頭は、単に歩数を計測する以上のものを提供しています。現代人が「自宅から空港まで24,567歩」と言わないのは、歩数が人によって異なる個人的な測定値だからです。フィットネストラッカーはこのパーソナライゼーションを考慮しており、AIパーソナルヘルスコーチの支援により、ユーザーは個人に合わせたより有益な助言に基づいて、より効果的に健康目標を達成することができます。 AIパーソナルヘルスコーチとは？...
Sean Kettering
Ambiq Latest Blog posts
compressionKITで常時稼働の エッジAIのメモリ課題を解決
推論処理が注目を集めていますが、継続的に生成されるセンサーデータは、メモリ、帯域幅、消費電力の制約要因となっています。compressionKIT™は、データ発生源でデータ量を低減することで、より効率的でスケーラブルなエッジAIシステムを実現します。 ここ数年のエッジAI開発により、推論効率が飛躍的に向上しました。かつてはサーバー級のハードウェアを必要としたモデルが、今ではナノサイズのチップ上で動作し、コイン電池程度の電力でミリ秒単位の推論を完了します。...
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。...
海洋の保全と安全のためのデータに基づくセンサーと技術の活用
交通、食料、水、レクリエーション、医療など、さまざまな面で海に依存している私たちにとって、海は世界にとって不可欠な存在である。 しかし、生態系の破壊、乱獲、汚染レベルの上昇、気候変動の影響など、かつてない課題に直面している。 このような状況において、人工知能（AI）やモノのインターネット（IoT）などの先進技術を活用することは、海洋生態系を効果的に監視、管理、保護する上で極めて重要になる。...
ラグ効果：スマートデバイスにおけるレイテンシとは？
今日の、高速でつながっている世界では、特にインテリジェンスに関してはスピードが重要です。バーチャルアシスタントとの会話や、スマートウォッチで健康に関するアラートを確認するとき、予防保守のための産業用センサーの監視など、データの処理にかかる時間、つまりレイテンシは、パフォーマンスがスムーズになるか、あるいはイライラするほど遅延するかを決定します。 レイテンシとは何か？ レイテンシとは、システムにおける入力とそれに対応する応答との間の時間遅延です。...
よりスマートな害虫駆除のためのAIソリューションの活用
春の気持ちのいい日に外でランチを食べ、天気を楽しむのは最高だ。ただし、住んでいる場所によっては、食べ物がヒアリやキイロアリなどの害虫の餌食になる可能性があるので、屋根のある場所に座るか、屋外に出る時間を制限した方がいいかもしれない。 そして、これらの害虫が食事を台無しにするのは、栽培方法にも及んでいる。菜園を作ろうとしているのであれば、蛾やダニ、ダニ、そして雑草といった害虫は、せっかくの成長を阻害する可能性がある。...
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。...
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。...
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...
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。...