Eoxys heeft een nieuwe module geïntroduceerd die een geschikte omgeving biedt voor de ontwikkeling van Machine Learning (ML)-toepassingen.
De Xeno+ WiFi+BLE Nano ML-module van Eoxys is ontwikkeld om te voldoen aan de eisen van zowel machine learning als kunstmatige intelligentie (AI). De module biedt klanten een hefboomwerking met de on-board MIC’s en kan ook externe MIC’s aansluiten met behulp van een apart draagbord. Het apparaat is een soldeerbare module en kan worden gebruikt als kern-ML-module voor ML-edge-apparaten.
Het apparaat biedt I2S- en I2C-verbindingsopties voor klanten om hun op batterijen werkende ML-apparaten te bouwen. Klanten kunnen embedded software (SW’s) bouwen met behulp van de Application Development Libs en kunnen ook gebruikmaken van op FOTA en PKCE gebaseerde apparaatauthenticatiefuncties. Het bedrijf beweert dat ontwikkelaars tot 40% kunnen besparen op hardware- en softwareontwikkelingstijd.
De module wordt geleverd in 2 keuzes van MCU: ARM CORTEX-M23 op 96MHz, 1Mb Flash, 256KB SRAM en ARM Cortex-M4 op 80MHz, 1MB Flash, 128KB/352KB SRAM. Ontwikkelaars kunnen CubeIDE/KEIL IDE rechtstreeks gebruiken via een JTAG-dongle die is aangesloten op de SWD-poort voor het ontwikkelen van hun belangrijkste embedded softwaretoepassingen met in-systeem foutopsporingsmogelijkheden op deze MCU.
Deze module heeft Syntiant NDP120 neurale beslissingsprocessor die meerdere Audio- en Sensor ML-applicaties tegelijkertijd uitvoert met minimaal stroomverbruik. De NDP120 is ontworpen om native meerdere Deep Neural Networks (DNN) op verschillende architecturen uit te voeren, zoals CNN’s, RNN’s en volledig verbonden netwerken tot 256 lagen. De Audio-0 (AUD0)-poort van de NDP120 is gekoppeld aan on-board stereo PDM-microfoons en helpt klanten zo om de Audio ML-classificatietoepassingen op deze module gemakkelijk uit te voeren en te testen. De Audio-1 (AUD1) en I2C-interfacepennen zijn beschikbaar in de 20×20 gekanteelde koppennen, zodat klanten draagborden kunnen bouwen om te communiceren met externe audiomicrofoons en I2C-sensoren.
De module maakt gebruik van Innophase’s ultra-low power WiFi b/g/n en BLE5.0 met LR, 2M PHY en uitgebreide reclame met een enkele antenne voor zowel WiFi als BLE. Dit apparaat kan worden gebruikt voor industriële automatisering en IoT-toepassingen met Deep Neural Network-toepassingen en AI/ML-toepassingen.
