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MCU&MPU リアルタイム分析

リアルタイム分析と非視覚センシング

エッジAIとTinyMLは、制約の多いエッジノード上で実行される機械学習を使用して、企業がスマートな製品機能を構築する道を開きました。

Reality AIは、すべてのルネサス製MCU/MPUコア上で高度な信号処理、機械学習、異常検知を組み合わせたエッジAIソフトウェアの開発環境です。 このソフトウェアは、独自のReality AI MLアルゴリズムに支えられており、多様なアプリケーションをサポートする正確で完全に説明可能な結果を提供します。 これらの機能には、機器のモニタリング、予知保全、ユーザの行動や周辺環境のセンシングなどが含まれ、BoMへの影響を最小限に抑えながら製品にこれらの機能を追加することができます。

ルネサスのプロセッサ上で動作するReality AIソフトウェアは、エンドポイントインテリジェンスを製品に搭載し、あらゆる市場のソリューションをサポートします。

Reality AI Explorerをお試しいただき、Reality AI Toolsが産業、自動車、商業アプリケーションにおけるAIとTinyMLソリューションの開発にどのように役立つか体験してください。

技術的な利点

完全な統合ツールチェーン

Reality AIソフトウェアは、Renesas e2studioとの統合に加え、すべてのルネサス製コアとMCU開発ボードをサポートしています。 アドオンオプションとして、ルネサス製モータ制御キットとの統合が可能です。

小さなフットプリントでスピードと正確性を実現

Reality AIは、量子化、圧縮、プルーニング、あるいはモデルを小さくする一方で精度を低下させる他の機械学習技術を使用するアプローチとは異なり、高度な信号処理手法と機械学習を組み合わせることで、妥協することなく小さなフットプリントで完全な精度を実現します。

説明可能なモデルにより透明性を確保

理解できないソリューションを導入するエンジニアはいません。そのため、Reality AIは、時間や頻度に基づいたモデル機能の透明性のほかに、CまたはMATLABで利用可能な完全なソースコードを提供します。 お客様は、同僚や利害関係者には、モデルがなぜそのように機能するのか、なぜ信頼されるべきなのかをいつでも説明できます。

コストの最適化

ほとんどの機械学習プロジェクトでは、計測とデータ収集がコストの80%以上を占めていますが、Reality AIはその両方のコストを削減するために役立つ分析があります。 Reality AI Tools®は、最も費用対効果の高いセンサチャンネルの組み合わせを特定し、最適なセンサ位置を見つけ、最小限のコンポーネント仕様を生成します。 また、データを収集しながら計測やデータ処理の問題を発見することで、データ収集のコスト管理にも役立ちます。

Reality AIソフトウェアソリューション

Reality AI Tools®

センサデータを自動的に探索し、最適化されたモデルを生成

RealityCheck™ AD

工場およびプロセス産業資産のモニタリングのための異常検知

車載SWS(Seeing with Sound:音響可視化)

ハードウェアとソフトウェアを組み合わせて、乗客に新しいレベルの保護を提供

RealityCheck™ HVACソリューションスイート

スマートな自己診断HVACシステムのための完全なフレームワーク

RealityCheck™モータツールボックス

予知保全と異常検知を可能にする高度なソフトウェア・ツールボックス

Reality AI Utilities

ルネサスe² studio向けプラグインモジュール

リソース

ドキュメント

分類 タイトル 日時
ホワイトペーパー PDF 2.20 MB
ホワイトペーパー PDF 951 KB
パンフレット PDF 679 KB
ホワイトペーパー PDF 655 KB
ホワイトペーパー PDF 717 KB
ホワイトペーパー PDF 4.89 MB English
6件

ビデオ&トレーニング

Reality AI Overview

See how you can use Reality AI software and tools to develop products using sensors and machine learning on low-power, general purpose microcontrollers from Renesas. Learn more at renesas.com/ai

ニュース&ブログ

三相BLDC/PMSMモータのセンサレス負荷検出によるモータ性能の向上とストレスの軽減 ブログ 2024年10月17日
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Want to Reduce the Cost of Data Collection for Edge AI with Sensors? Only Do It Once. ブログ 2022年10月13日
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Peaks and Valleys: How Data Segmentation Can Conserve Power and CPU Cycles in Edge AI Systems ブログ 2022年10月13日
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ツール&リソース