恩智浦半導體近日宣布在其eIQ AI和機器學習開發軟件中新增兩款工具，旨在簡化在各種邊緣處理器上部署和使用AI的過程。

eIQ Time Series Studio

eIQ Time Series Studio提供了一套自動化的機器學習工作流程，使得在MCU級別的芯片上開發和部署基于時間序列的機器學習模型變得更加容易。這款工具特別適用于恩智浦的MCX系列MCU產品組合和i.MX RT跨界MCU產品組合。通過eIQ Time Series Studio，開發人員可以輕松處理多種輸入信號，如電壓、電流、溫度、振動、壓力、聲音和飛行時間信號，甚至支持多模態傳感器融合。自動機器學習功能幫助開發人員從原始時間序列數據中提取有價值的見解，快速構建符合性能、內存、Flash存儲大小和精度要求的AI模型。該工具提供了一個完整的開發環境，包括數據管理、可視化和分析，以及模型自動生成、優化、仿真和部署。其簡潔直觀的界面使得軟件開發人員即使沒有深厚的數據科學或AI背景，也能輕松創建優化的異常檢測、分類和回歸庫。

GenAI流程

GenAI流程為支持生成式AI解決方案的大語言模型（LLM）提供了構建模塊。這些解決方案與恩智浦的i.MX系列應用處理器（MPU）結合使用，通過在特定上下文數據中訓練LLM，簡化了智能邊緣的部署。例如，配備LLM的家電經過用戶手冊訓練后，能夠用自然語言與用戶交流，指導用戶如何使用特定功能、執行特定任務或優化使用和維護。GenAI流程不僅提供了優化生成模型的方法，還支持檢索增強生成（RAG），使得客戶可以在不向模型或處理器提供商披露敏感信息的情況下，利用領域特定知識和私有數據以安全的方式微調模型。通過將多個模塊接入單一流程，客戶可以輕松定制LLM，并使用恩智浦i.MX 95應用處理器等MPU進行優化，以便在邊緣設備上部署。

重要意義

在邊緣部署AI帶來了諸多好處，包括降低延遲、加強用戶隱私保護和減少能耗。恩智浦eIQ工具包的擴展顯著簡化并加速了部署流程，開發人員可以訪問更廣泛的模型類型，包括生成式AI、基于時間序列的模型和基于視覺的模型。此外，用戶可以在各種邊緣處理器上部署這些模型。

恩智浦半導體資深副總裁兼工業和物聯網總經理Charles Dachs表示：“AI是實現基于用戶需求進行預測和自動化的關鍵，但它必須以適用于邊緣部署的方式進行開發。恩智浦為MCU（如MCX系列）和i.MX RT700等跨界MCU上的小型AI模型，以及在i.MX 95應用處理器等更強大的設備上運行的大型生成式AI模型提供了即用型工具，為開發人員提供了豐富的選擇，涵蓋了各類AI模型和支持AI的邊緣處理器，使得邊緣AI真正適用于各行各業的應用開發人員。”

更多詳情

eIQ Time Series Studio通過簡化和加速基于時間序列的AI模型的開發與部署，支持多種輸入信號和多模態傳感器融合。其自動機器學習功能幫助開發人員從原始數據中提取有價值的見解，快速構建優化的AI模型。該工具提供了一個完整的開發環境，包括數據管理、可視化和分析，以及模型自動生成、優化、仿真和部署。

恩智浦的GenAI流程使得生成式AI應用可以在邊緣設備上部署。這一軟件流程提供了優化生成模型的方法，并支持檢索增強生成（RAG），可以在不披露敏感信息的情況下，利用領域特定知識和私有數據以安全的方式微調模型。通過將多個模塊接入單一流程，客戶可以根據其任務輕松定制LLM，并使用恩智浦i.MX 95應用處理器等MPU進行優化，以便在邊緣設備上部署。