【導讀】技術創新通常會在幾十年內掀起改變人類生活的浪潮：電力、計算機、互聯網。最近的浪潮是人工智能 (AI)。自(zi)誕(dan)生(sheng)以(yi)來(lai)，人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)主(zhu)要(yao)局(ju)限(xian)於(yu)大(da)型(xing)計(ji)算(suan)平(ping)台(tai)。然(ran)而(er)
，先(xian)進(jin)處(chu)理(li)器(qi)技(ji)術(shu)和(he)高(gao)效(xiao)人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)網(wang)絡(luo)的(de)融(rong)合(he)帶(dai)來(lai)了(le)突(tu)破(po)性(xing)創(chuang)新(xin)，使(shi)人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)可(ke)以(yi)在(zai)嵌(qian)入(ru)式(shi)係(xi)統(tong)中(zhong)運(yun)行(xing)。這(zhe)些(xie)係(xi)統(tong)通(tong)常(chang)配(pei)備(bei)專(zhuan)門(men)的(de)人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)專(zhuan)用(yong)處(chu)理(li)器(qi)和(he)支(zhi)持(chi)機(ji)器(qi)學(xue)習(xi)的(de)傳(chuan)感(gan)器(qi)，可(ke)實(shi)現(xian)前(qian)所(suo)未(wei)有(you)的(de)“邊緣”功能。

zhexiegongnengshiyucexingweihudadaolexindeshuiping。qianrushirengongzhinengjiasujishukefanghuanyuweiran，erwuxurengongcanyu。benwenjiangjieshaojizhongkezaibianyuanshixianrengongzhinengsuanfadexinxingchuliqijishu。

嵌入式人工智能係統 

支持人工智能的微控製器和 MEMS 傳感器是預測性維護人工智能革命的前沿。這些設備的特點是體積小、功耗低，並且能夠加速與人工智能相關的特定數學函數。傳統的嵌入式處理器與人工智能內核和/huochuanganqimokuaixiangjiehe，shishebeinenggoushishifenxihexiangyingxianshishijiezhongjiyushijianxuliedeshuju。zaishijianxulieshujuyingyongzhongshixianqianrushirengongzhinengyouduozhongfangfa。danshouxian…

什麼是針對時間序列數據的人工智能？ 

時間序列數據分析涉及了解數據中的模式
、趨勢
、異yi常chang和he行xing為wei。人ren工gong智zhi能neng可ke用yong於yu對dui未wei來lai值zhi進jin行xing觀guan察cha或huo預yu測ce，從cong數shu據ju中zhong提ti取qu真zhen知zhi灼zhuo見jian，為wei決jue策ce提ti供gong依yi據ju。這zhe類lei分fen析xi可ke以yi使shi用yong人ren工gong智zhi能neng網wang絡luo來lai完wan成cheng，這zhe就jiu需xu要yao了le解jie和he選xuan擇ze處chu理li硬ying件jian。

在預測性維護

、環境異常檢測、物聯網設備、多軸運動等應用中
，時間序列數據可用於了解數據中的模式、趨勢和行為。利用卷積神經網絡、遞歸神經網絡、長(chang)短(duan)期(qi)記(ji)憶(yi)網(wang)絡(luo)和(he)門(men)控(kong)遞(di)歸(gui)單(dan)元(yuan)等(deng)人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)算(suan)法(fa)，時(shi)間(jian)序(xu)列(lie)數(shu)據(ju)可(ke)用(yong)於(yu)檢(jian)測(ce)預(yu)期(qi)結(jie)果(guo)或(huo)異(yi)常(chang)結(jie)果(guo)。雖(sui)然(ran)這(zhe)些(xie)機(ji)器(qi)學(xue)習(xi)算(suan)法(fa)可(ke)在(zai)通(tong)用(yong)硬(ying)件(jian)上(shang)執(zhi)行(xing)
，但(dan)使(shi)用(yong)帶(dai)有(you)人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)內(nei)核(he)的(de)處(chu)理(li)器(qi)和(he)/或傳感器可減少延遲並提高效率。

Nanoedge AI Studio 顯示來自電機控製應用程序的時間序列數據

例如，采用 32 位 Arm Cortex-M33 的 STMicroelectronics STM32L5 和 NXP MCX-A MCU 都適用於使用簡單人工智能網絡的嵌入式係統。雖然這些傳統的 Cortex-M 內(nei)核(he)在(zai)處(chu)理(li)傳(chuan)感(gan)器(qi)數(shu)據(ju)和(he)簡(jian)單(dan)的(de)人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)處(chu)理(li)方(fang)麵(mian)表(biao)現(xian)出(chu)色(se)
，但(dan)對(dui)於(yu)更(geng)複(fu)雜(za)的(de)機(ji)器(qi)學(xue)習(xi)任(ren)務(wu)
，讓(rang)我(wo)們(men)來(lai)看(kan)看(kan)集(ji)成(cheng)了(le)更(geng)多(duo)內(nei)核(he)以(yi)進(jin)一(yi)步(bu)實(shi)現(xian)機(ji)器(qi)學(xue)習(xi)的(de)微(wei)控(kong)製(zhi)器(qi)。

例如，NXP 的 MCX-N 結合了 Arm Cortex-M33 和定製的 eIQ 神經處理單元。Alif Semiconductor 的 Ensemble 係列是可用於工業應用的微控製器
，將 Arm Cortex-M55 CPU 與 ARM Ethos-U55 神經處理單元實現的專用邊緣人工智能加速相結合。該係列可提供單 Cortex-M55 或雙 Cortex-M55、單 Ethos-U55 或雙 Ethos-U55


，以及可選的一個或兩個 Cortex-A32 MPU 內核。

通過將人工智能任務卸載到 NPU，嵌入式係統可以實現實時神經網絡推理，同時節省功耗、體積和資源。

帶有嵌入式機器學習核心 (MLC) 的傳感器可以經過訓練
，在檢測到特定事件時觸發操作
，從而能夠精確檢測變化場景。這樣可以減少 MCU 的計算負荷，從而實現低功耗架構並提高係統效率。例如，LSM6DSV16BXTR 是一款帶有 3 軸加速計和 3 軸陀螺儀的 IMU，它采用 MLC 來實現人工智能功能。

將人工智能應用於時間序列數據是一個令人興奮的發展領域，有可能為工業、醫療保健和消費應用增加智能。開發人工智能解決方案需要考慮很多因素，選擇處理器隻是其中之一。

（文章來源：Arrow Solution
，作者：George Dickey）

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