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Permite el desarrollo de dispositivos NB-IoT alimentados por baterías compatibles con todos los operadores de telecomunicaciones de la India
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Eoxys presenta su módulo XENO+ NB (Narrow Band)-IoT (Internet of Things) ML (Machine Learningig) SOM (System-On-Module), un SOM completo diseñado para operar eficientemente dispositivos avanzados de IoT/AIML en aplicaciones como smart medición, iluminación inteligente, seguimiento inteligente y automatización industrial. Esta notable innovación representa un hito en la industria, ya que el SOM de Eoxys integra a la perfección el módem Cat NB1/NB2 LTE RH1NB200 de última generación de Renesas con el potente procesador de decisión neuronal NDP120 de Syntiant. Esta integración ofrece una emocionante convergencia de inteligencia artificial y capacidades de aprendizaje profundo con una sólida conectividad celular, lo que abre oportunidades sin precedentes para la innovación en el ecosistema de IoT. Al aprovechar la potencia informática inteligente y la conectividad celular perfecta que proporciona este módulo, los clientes pueden acelerar significativamente el desarrollo de sus productos IoT, particularmente en las áreas de medición y seguimiento inteligentes.
El módulo SOM ofrece varias ventajas clave, que incluyen:
- Importante ahorro de tiempo: Los clientes pueden reducir el tiempo de desarrollo de hardware y software hasta en un 40%, optimizando sus procesos de desarrollo de productos.
- Desarrollo de software simplificado: El SDK de software proporcionado junto con los módulos ML-SOM ayuda a los clientes a reducir el tiempo de desarrollo de software integrado y hacer que el proceso de desarrollo sea más eficiente.
- Compatibilidad perfecta: La asignación constante de pines de todos los módulos SOM XENO+ ML garantiza la compatibilidad del software entre todos los dispositivos variantes de conectividad y simplifica el esfuerzo de integración.
- Actualizaciones inalámbricas: Los clientes pueden aprovechar la función Firmware Over-the-Air (FOTA) proporcionada con XENO+ ML SOM para actualizar fácilmente los binarios de las aplicaciones MCU, los binarios del modelo ML y los binarios del módem para mantener sus dispositivos actualizados.
- Procesamiento neuronal versátil: El NDP120 es capaz de ejecutar múltiples redes neuronales profundas (DNN) en varias arquitecturas, incluidas redes neuronales convolucionales (CNN), redes neuronales recurrentes (RNN) y redes completamente conectadas, y admite hasta 256 capas.
- Flexibilidad preparada para el futuro: Los clientes pueden implementar inicialmente casos de uso de IoT y actualizar sin problemas a casos de uso de ML en el futuro en el mismo dispositivo, lo que permite escalabilidad y adaptabilidad.
Los clientes pueden optimizar el desarrollo de productos centrándose en sensores y propuestas de valor únicas, garantizando los más altos niveles de seguridad y rendimiento. El módulo de módem está diseñado para operadores de telecomunicaciones indios y prioriza las bandas B1, B3, B5 y B8, ideales para mercados indios como medición inteligente, iluminación y seguimiento. En particular, es extremadamente eficiente energéticamente.
Cuenta con un elemento seguro (SE) EAL5+ integrado, que proporciona una seguridad incomparable que es fundamental para proteger aplicaciones finales como sistemas inteligentes de medición de agua y energía. Además, está integrado el procesador de decisión neuronal Syntiant NDP120, capaz de ejecutar múltiples aplicaciones de aprendizaje automático en datos de sensores de series temporales y de audio simultáneamente con un consumo mínimo de energía. El procesador NDP120 está optimizado para manejar de manera eficiente varias arquitecturas de redes neuronales profundas, incluidas CNN, RNN y redes totalmente conectadas con hasta 256 capas, lo que garantiza el máximo rendimiento en diversas aplicaciones.
Para demostrar las capacidades de NB-IoT ML SOM en dispositivos integrados prácticos, desarrollamos un dispositivo de clasificación de audio (ACD) centrado en el módulo NB-IoT ML SOM. Este ACD está equipado con un modelo de aprendizaje automático para identificar sonidos de alarma humanos en su entorno en tiempo real, incluidos llantos de bebés, disparos, ladridos de perros, sonidos de perforaciones, alarmas antirrobo de automóviles, sonidos de martillos neumáticos, alarmas de incendio, roturas de cristales, sonidos de martillazos, alarmas de hombres. Gritos y gritos de mujeres. El procesador NDP120 maneja la clasificación de estos sonidos y los resultados se transmiten a una aplicación de panel de IoT mediante conectividad LTE-NB-IoT, que utiliza de manera eficiente protocolos de datos basados en NIDD y HTTP para la transferencia de datos.
También hay un kit de evaluación AIML (EVK) diseñado específicamente para el módulo NB-IoT SOM. El kit AIML EVK está destinado a enriquecer la experiencia de desarrollo de productos de IoT para desarrolladores, investigadores, ingenieros de diseño de productos y estudiantes al brindarles experiencias prácticas con sensores. Este kit permite a los usuarios experimentar con aplicaciones de IoT basadas en AIML. Los desarrolladores tienen la flexibilidad de crear aplicaciones integradas basadas en C para recopilar datos de sensores a través de interfaces como I2C, UART, SPI, ADC y DAC. Puede desarrollar pequeños modelos de ML y cargarlos en el kit AIML EVK para ejecutar estos modelos en audio o datos de sensores de series temporales, lo que permite clasificaciones de ML avanzadas para diversas aplicaciones. Además, los desarrolladores pueden transmitir los resultados de la clasificación de ML a un servidor en la nube mediante protocolos de datos HTTP, MQTT o TCP mediante conectividad NB-IoT. Este ecosistema integral permite a los desarrolladores explorar e implementar soluciones AIML de vanguardia en aplicaciones de IoT.
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