System SmartEdgeML do projektowania aplikacji ML na bazie miniaturowego modułu IMU ICM-45686-S
TDK InvenSense prezentuje system SmartEdgeML do łatwego tworzenia aplikacji uczenia maszynowego do urządzeń przenośnych, słuchawek, zestawów nagłownych AR/VR i aplikacji IoT, realizowanych na bazie miniaturowego, 6-osiowego układu IMU ICM-45686-S o powierzchni 3,0 x 2,6 mm i bardzo małym poborze prądu. System pozwala zredukować ilość informacji, wysyłanych do mikroprocesora edge, pozwalając tym samym wydłużyć jego czas pracy na baterii, zwiększyć prywatność danych i zmniejszyć opóźnienia systemu. Jednocześnie, firma wprowadza moduł wieloczujnikowy SmartBug 2.0 (MD-45686-ML) z komunikacją bezprzewodową, oparty na ICM-45686-S IMU. Może on pełnić funkcję systemu ewaluacyjnego dla użytkowników zaczynających tworzyć projekty na bazie ICM-45686-S.
SmartEdgeML obejmuje trzy komponenty:
- oprogramowanie SIF (Sensor Inference Framework) do uczenia maszynowego, umożliwiające użytkownikom zbieranie danych z IMU, tworzenie modeli uczenia maszynowego, testowanie ich oraz implementowanie w module ICM-45686-S. Przetestowane przykłady obejmują algorytmy ćwiczeń (przysiady, podskoki, uniesienia w bok, pompki) oraz gesty nadgarstka (walka, obrót, potrząśnięcie, bezruch).
- moduł inercyjny ICM-45686-S. Jest to komponent sprzętowy SmartEdgeML, produkowany w obudowie o wymiarach 3,0 x 2,5 mm i pobierający mniej niż 30 µA prądu. Charakteryzuje się dużą odpornością na wibracje i zmiany temperatury, co czyni go idealnym do zastosowań w zestawach nagłownych AR/VR, systemach stabilizacji obrazu, dronach i robotyce.
- SmartBug 2.0 (wersja ML). MD-45686-ML to wieloczujnikowy moduł all-in-one z komunikacją bezprzewodową i 6-osiowym modułem inercyjnym ICM-45686-S, kompatybilny z SIF. Jego małe gabaryty oraz interfejsy Bluetooth LE i USB, umożliwiają użytkownikom szybkie rozpoczęcie tworzenia projektów z SIF, począwszy od zbierania danych do budowanie modeli ML po implementowanie ich w ICM-45686-S.
Ważniejsze cechy:
- korzystając ze SmartEdgeML, użytkownik może zrealizować własną aplikację i zaprojektować algorytm czujnika ruchu za pomocą SIF w mniej niż 5 minut (w trybie Auto). Może też konfigurować własne parametry czujnika, filtry i funkcje w oparciu o wymogi algorytmu,\
- użytkownik może testować model ML przy użyciu własnego zestawu danych, zamiast polegać na konfiguracji dostarczanej przez producenta,
- tryb SIF Auto umożliwia nawet początkującym użytkownikom szybkie zbudowanie modelu ML. Po zebraniu danych, resztą zajmuje się SIF. Gdy model/algorytm jest gotowy i spełnia założone kryteria projektowe, użytkownik może uruchomić ostateczny algorytm na ICM-45686-S, co zapewnia oszczędność nawet kilku miesięcy pracy,
- bardzo mały pobór prądu (<30 µA). Mikroprocesor Edge może pozostawać przez długi czas w trybie uśpienia i przetwarzać wyłącznie "inteligentne" dane z czujników.
