Jste zde

Návrh obvodů

Efinix FPGA pro AI/ML Imaging Část 2: Zpracování obrazu

Nové přístupy k architektuře FPGA přinášejí jemnější řízení a větší flexibilitu pro potřeby strojového učení (ML) a umělé inteligence (AI). V první části jsme si představili architekturu od Efinix a nyní se budeme věnovat propojení vývojové desky s kamerou a problematice zpracování obrazu pomocí FPGA.

Robot na sklizeň jahod trénuje ve virtuálním prostoru než je plně nasazen do akce

Na rodinné farmě Ráječek u Brna se letos testovala nová generace robotů FRAVEBOT. Roboti jsou vybaveny řídicím systémem SIMATIC S7-1500 a dalšími technologiemi Siemens a mají za úkol sklízet zralé jahody a monitorovat zdravotní stav rostlin a plodů. Navigace robotu je simulována a trénována na digitálním dvojčeti v prostředí NVIDIA Isaac a umělá inteligence pro detekci chorob a škůdců se „vzdělává“ v Omniverse.

Návrh systému pro správu vozového parku, logistiku Průmyslu 4.0 a monitoring hospodářských zvířat

Sledovací systémy využívájí satelitní navigaci GNSS pro získání polohy objektu. Formát dat o poloze objektu podléhá standardu NMEA, který je v článku podrobně rozebrán. Pro zjednodušení vývoje je vhodné využít hotovou sadu od STMicroelectronics, která obsahuje jak modul GNSS tak celou řadu senzorů včetně konektivity do cloudu a efektivní správy napájení.

Několik AI novinek od Renesasu

Umělá inteligence a strojové učení definitivně ztratily nálepku drahého řešení, za kterým musí stát masivní IT systém, který zpracovává velké objemy dat. AI se přesouvá do koncových bodů a podporu pro něj již poskytují i mikrokontroléry, jejichž cena je o několik řádů nižší, než cena edge počítačů. Podporu a software pro vývoj přitom většina výrobců nabízí zdarma.

Stránky