Все категории
+7 (901) 982-1599 Перезвоните мне Перезвоните мне
0 Корзина
0 Сравнение
0 Избранное

Модуль голосового взаимодействия с искусственным интеллектом

Наличие товара: В наличии
4 200 рублей

Искусственный интеллект и машинное обучение

Подробнее

Область применения искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) больше не ограничивается мощными облачными серверами и высокопроизводительными компьютерами. Новый рубеж, известный как периферийный ИИ или TinyML, предполагает запуск интеллектуальных алгоритмов непосредственно на маломощных микроконтроллерах с ограниченными ресурсами, таких как ESP32. Такой подход даёт значительные преимущества, в том числе меньшую задержку, повышенную конфиденциальность (поскольку данные обрабатываются локально), а также снижение энергопотребления и затрат (за счёт отказа от постоянной связи с облаком).
 
Хотя на большинстве микроконтроллеров можно запускать простые модели машинного обучения, вычислительные требования таких задач, как распознавание изображений или распознавание голосовых команд, часто превышают их возможности.ESP32-S3 знаменует собой важный этап в развитии семейства ESP32, поскольку в нем используются специализированные аппаратные инструкции, разработанные специально для ускорения математических операций, лежащих в основе нейронных сетей.

 

Модуль построен на ESP32-S3

ESP32-S3. Ядром контроллера является двухъядерный процессор Xtensa LX7 со встроенным искусственным интеллектом и векторными инструкциями. Что делает его незаменимым для высокопроизводительных периферийных ИИ-приложений.  Он работает на порядок быстрее своих предшественников.

Краткие сведения

ESP32-S3 идеально подходит для задач периферийного ИИ благодаря аппаратному ускорению ИИ и векторным инструкциям.
Эти инструкции выполняют SIMD (Single Instruction, Multiple Data)-операции, значительно ускоряя матричные вычисления, лежащие в основе нейронных сетей.
Библиотека ESP-DL — это важнейший программный компонент, предоставляющий API для запуска моделей нейронных сетей с использованием аппаратного ускорения.
Типичный рабочий процесс включает в себя обучение на ПК, квантизацию модели до int8 и её развёртывание на ESP32-S3 для вывода.
Из-за требований к объёму памяти для ИИ-приложений, использующих камеры, почти всегда требуется ESP32-S3 с внешней PSRAM.
Хотя модели могут работать на других вариантах ESP32, они будут значительно медленнее, поскольку в них отсутствуют специальные функции аппаратного ускорения S3.