MicroAI™, tra i leader globali nel campo delle tecnologie basate sull’Intelligenza Artificiale e Machine Learning distribuita localmente nei nodi periferici (Edge), ha integrato la sua tecnologia MicroAI AtomML™ nei microcontrollori RA di Renesas, azienda di riferimento mondiale per i microcontrollori (MCU).
La collaborazione di MicroAI™ con Renesas – riporta un comunicato – introduce l’impiego del Machine Learning direttamente nei microcontrollori, abilitando la possibilità di attuare modelli di apprendimento automatico in ambiente embedded – una novità assoluta per l’industria.
I proprietari e i produttori di sistemi e dispositivi industriali, commerciali e di consumo sono ora in grado di implementare rapidamente l’Edge AI nelle loro macchine utilizzando i microcontrollori con tecnologia MicroAI. Questo permette l’adozione di modelli di Intelligenza Artificiale direttamente alla sorgente dei dati, riducendo i costi relativi a connettività, cloud e operativi, e accelerando al contempo il time to market per le soluzioni basate sull’AI. La disponibilità della tecnologia embedded di MicroAI fornisce a macchine e dispositivi IoT un’intelligenza di nuova generazione.
“Siamo entusiasti di lavorare con MicroAI per integrare la sua tecnologia sui nostri microcontrollori.” – ha affermato Mohammed Dogar, Senior Director of Global Business Development di Renesas – “Il mondo produttivo chiede da tempo di potenziare le prestazioni delle apparecchiature implementando funzioni di AI direttamente a bordo macchina. Grazie a MicroAI, abbiamo trovato una soluzione“.
MicroAI è un sofisticato algoritmo di apprendimento automatico (Machine Learning) coperto da brevetto che viene implementato direttamente su una macchina o un dispositivo IoT, fornendo una profonda conoscenza del suo funzionamento, dello stato e delle prestazioni. Per esempio, è possibile conoscere in dettaglio i dati operativi relativi ai robot di saldatura impiegati nelle linee di assemblaggio automobilistiche, oppure le emissioni di gas serra in agricoltura. Grazie ai modelli previsionali di Intelligenza Artificiale è possibile attivare una manutenzione di tipo preventivo/predittivo, che previene il verificarsi dei problemi prima che i fermi macchina si manifestino.
Aumentando la visibilità del funzionamento delle linee di produzione, in particolare relativamente a ciò che causa sia i fermi non pianificati che i colli di bottiglia, è possibile fare aggiustamenti così da ridurre questi eventi e mantenere pienamente operative le attività produttive.
“Le aziende desiderano avere una visione predittiva sul funzionamento delle loro risorse così da aumentare la produttività.” – ha dichiarato Yasser Khan, CEO di MicroAI – “Insieme a Renesas, siamo in grado di soddisfare questa richiesta, utilizzando la tecnologia MicroAI per implementare il Machine Learning nei microcontrollori, e fornendo la possibilità di innestare modelli di apprendimento automatico direttamente in ambiente embedded“.
