Infineon Technologies ha lanzado un sistema de alarma inteligente (SAS) alimentado por batería. La plataforma tecnológica es el primer sistema de detección de eventos acústicos basado en AI/ML alimentado por batería de la industria con fusión de sensores. La solución incluye el micrófono analógico MEMS Infineon IM73A135V01 XENSIV, el sensor de presión digital DPS310 XENSIV y el microcontrolador PSoC 62. Cuenta con un detector de eventos audibles de baja potencia que mejora la duración de la batería del dispositivo. El diseño compacto proporciona un alto nivel de precisión de detección y una mayor duración de la batería en comparación con los sistemas de alarma solo audibles que se usan comúnmente en edificios y hogares inteligentes y otras aplicaciones de IoT.
«Estamos entusiasmados de permitir un enfoque único y diferenciado para llevar las capacidades de IA/ML a sistemas de sensores de seguridad para el hogar alimentados por batería y sensibles a los costos sin comprometer la vida útil de la batería», dijo Laurent Remont, vicepresidente de IoT y soluciones de sensores en Power & de Infineon. Sistemas de Sensores. “Las soluciones actuales de seguridad para el hogar no son confiables para detectar eventos como la rotura de vidrios. Nuestra nueva solución combina varias de las mejores tecnologías de su clase en un sistema de alarma inteligente, confiable y de bajo consumo. Esperamos traer soluciones más innovadoras al mercado de la seguridad del hogar”.
Según la compañía, la plataforma tecnológica logra una operación de alta precisión y muy baja potencia a través de la fusión de sensores basada en inteligencia artificial/aprendizaje automático (AI/ML). La solución incluye el micrófono MEMS analógico XENSIV de alta relación señal-ruido (SNR) IM73A135V01 de Infineon, el sensor de presión digital XENSIV DPS310 y el microcontrolador PSoC 62. Se logra una mayor precisión mediante el uso del algoritmo de software de fusión de sensores patentado de Infineon que se basa en IA/ ML que combina datos de sensores acústicos y de presión para discriminar con precisión entre diferentes tipos de ruido, como ruidos agudos en una casa y eventos característicos de audio/presión. Estos eventos pueden activarse cuando se rompe un vidrio, se activa una alarma doméstica por un detector de humo, un detector de monóxido de carbono o se detecta un robo a través de una puerta o ventana. El algoritmo de fusión de sensores AI/ML también puede eliminar muchos otros eventos de ruido de fondo o presión de fondo que pueden causar falsas alarmas debido a las similitudes con los sistemas de alarma.
