在當今時代，每個傳感器的微小變動和振動峰值都蘊含著重要信息，時間序列數(shù)據(jù)正成為智能邊緣應用的新前沿。然而，要充分利用這些數(shù)據(jù)，包括清理、建模和部署，往往需要深厚的專業(yè)知識和數(shù)周的反復試驗。eIQ Time Series Studio是恩智浦推出的免費端到端工具包，為微控制器和應用處理器提供時間序列AI的自動機器學習 (AutoML)。

為什么邊緣時間序列AI至關(guān)重要？

在數(shù)據(jù)生成的邊緣部署AI，可以實現(xiàn)更快的決策響應、更低的延遲、更高的能效以及更強的數(shù)據(jù)隱私保護，無需依賴云端傳輸。雖然恩智浦長期以來一直支持AI在視覺、語音、LLM和生成式AI領(lǐng)域的應用，時間序列AI則專注于現(xiàn)實世界中的傳感器驅(qū)動環(huán)境中，處理異常檢測、分類和回歸等關(guān)鍵任務。

從預測工廠車間的設備故障，到檢測家電的早期故障，時間序列AI正在為工業(yè)、汽車、醫(yī)療和智能家居領(lǐng)域的下一代用例賦能。

簡化ML工作流程

在時間序列項目開發(fā)過程中，數(shù)據(jù)處理往往成為瓶頸——不同的采樣率、嘈雜信號、未對齊的數(shù)據(jù)流以及繁瑣的手動調(diào)整，可能導致數(shù)周的開發(fā)延遲。 eIQ Time Series Studio通過將數(shù)據(jù)處理的每個環(huán)節(jié)集成到直觀的UI界面中，有效解決了這些挑戰(zhàn)。

eIQ Time Series Studio加速了模型的創(chuàng)建、優(yōu)化和部署，幫助開發(fā)人員加快產(chǎn)品上市進程。更

數(shù)據(jù)整理與可視化

記錄、清理、標注、對齊并深入探索原始傳感器數(shù)據(jù)流。通過內(nèi)置的數(shù)據(jù)智能實用程序快速發(fā)現(xiàn)噪聲與趨勢，并平衡采樣率。

AutoML模型生成

擺脫繁瑣的反復試驗。內(nèi)置AutoML引擎可智能探索信號處理方案與模型架構(gòu)，優(yōu)化準確性、內(nèi)存占用和推理速度，無需編寫代碼。

模擬

預覽和驗證訓練模型在目標微控制器或應用處理器上的實際運行效果。

一鍵部署

一切準備就緒，eIQ Time Series Studio可生成針對多種支持內(nèi)核 (CPU、NPU、DSP) 的定制庫，兼容MCUXpresso、CodeWarrior、IAR和GCC。僅需兩次API調(diào)用 (初始化和推理)，即可在恩智浦硬件上運行模型。

實際用例

工業(yè)自動化

可檢測機器人裝配線上軸承磨損或異常振動的早期跡象，有效防止代價高昂的停機時間，同時延長設備使用壽命。

智能家電

監(jiān)測洗衣機、冰箱等家電的異常聲音與溫度峰值，在小問題演變成重大故障前提醒維護人員。

安全性和可靠性

借助電弧故障檢測技術(shù)，精準識別可能引發(fā)野火的電氣異常，為能源與樓宇系統(tǒng)帶來智能功能，提供安全保障。

使邊緣AI更加普惠

或許eIQ Time Series Studio最具顛覆性的特點在于，它完全免費。

恩智浦通過消除許可障礙，將強大的AI工作流程集成到統(tǒng)一的工具平臺，使不同技能水平的開發(fā)人員——從嵌入式初學者到資深機器學習工程師——都能在關(guān)鍵應用場景中提供實時智能。

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本文作者

Ted Kao，恩智浦半導體AI產(chǎn)品營銷總監(jiān)，負責AI/ML的支持和營銷。他擁有20多年的創(chuàng)新技術(shù)產(chǎn)品化經(jīng)驗，利用其專業(yè)知識推動AI/ML在恩智浦邊緣處理器產(chǎn)品組合中的普及。在加入恩智浦之前，他負責NPU、微處理器、微控制器以及高級HMI、音頻和多媒體解決方案的產(chǎn)品營銷、戰(zhàn)略合作關(guān)系和產(chǎn)品線管理。Ted現(xiàn)居加州爾灣。