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IoTエッジデバイス向け ~SensiML(センシエムエル)社 機械学習生成ツールのご案内~

SensiML社はIoTエッジデバイス向けのAutoML生成ツールを提供しているサプライヤーです。 データサイエンスやAIの専門知識を持たずとも、データ収集からラベル付け、及び生成されたモデルデータの解析/検証を短時間で且つ直感的に実行でき、最終的に自動生成されたコンパクトなファームウェアはArm®Cortex-Mクラス以上のマイコン、Intel®×86ベースのCPUなどの幅広いSoCをサポートしております。

 

 

【ツール機能と基本的ワークフロー】

Data Capture Lab(DCL):データ収集~データラベリング
     ↓↑
Analytics Studio (AS):MLモデルの生成~モデル解析/検証
      ↓
(ローカルデバイス):生成されたMLデータを実装

 

【Data Capture Lab(DCL)】 データ収集~データラベリング

 

【Analytics Studio (AS)】: MLモデルの生成~モデル解析/検証

オフライン下のローカルレベルで駆動可能なより賢いIoTエッジデバイスを開発したい。 既存のセンサーを駆使してAI/MLアルゴリズムを生成/実装したい。

しかし・・

  • AI/MLアルゴリズム生成の知識がない
  • データサイエンティストがいない
  • 人員が足りない、時間もない、かかるコストは如何に・・?

そのような課題に直面するお客様にこのツールは適しております。

 

(応用例)「DCファンへ状態監視機能を後付け (異常検出、予知保全に寄与)」

・1日でデータ収集、ラベル付け、モデル生成、実機動作確認まで完了

デモ動画https://youtu.be/qad5dFzqdI8

 

■その他、DCLを用いた各種センサー(の組み合わせ)と実現可能な検出・分類例)

加速度&ジャイロ&地磁気行動(野外・室内・電車・車内)&状態検知
加速度&ジャイロ産業ロボット&ファンモーターなどの故障検出・予知保全
加速度&ジャイロ転倒・衝突検出、乗り物の急加速&急減速検知
加速度ジェスチャー検出
マイク特定サウンド検出(泣き声・ドアチャイム・モーター音など)
マイクキーワード検出(キーワードスポッティング)
パッシブIRセンサー室内活動分類(有無・歩行・着座・タイピング)、入退室検出
温度・湿度・気圧気候変動の検出・予想
カラーセンサー紙の種類の識別
においセンサーガス漏れ、鮮度や臭気(汚物・カビ)
圧力センサー荷重移動・特徴による個体検知など
その他センサー各種応用検討可(都度ご確認)

お手軽に体験できる無償トライアルプランのご案内も可能です。 詳細なご紹介、デモをご希望の方はお気軽に弊社までお問い合わせください。

 


【お問合わせはコチラ】

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Mail: contact@si-tech.co.jp
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