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專訪耐能智慧創辦人暨執行長劉峻誠 KNEO共享平台劍指Edge AI Net

AI發展持續落地,尤其是Edge AI呈現百花齊放的狀況,各式各樣的物聯網終端應用持續導入AI,Kneron創辦人暨執行長劉峻誠表示,該公司從2015年成立以來秉持普及AI的信念,並以構建終端AI網路為目標。推出KNEO平台,將以App Store的形式對產業開放,使用者可自行開發AI應用並上傳至該平台,或下載其他人的AI應用後再進行改良,實踐AI everywhere的願景。 Kneron創辦人暨執行長劉峻誠表示,KNEO平台將以App Store的形式對產業開放,使用者可自行開發AI應用並上傳,實踐AI everywhere的願景 以KNEO平台中的Kneo Stem AI USB加速棒為例,該產品內建耐能KL520 AI晶片,僅靠KNEO Stem驅動AI軟體,即可具備AI功能,只要把KNEO Stem插入單板計算機Raspberry Pi的USB埠,即可執行如執行物件偵測、人數統計、辦別年齡、性別,和透過攝影機輸入的數據進行人臉識別。 此外,KNEO Stem可促進不同感測器之間的通訊,把Raspberry Pi連接兩個KNEO Stem,一個連接到門鎖,另一個連接到安全攝影機,當兩個人先後接近門鎖時,與門鎖相連的KNEO Stem會辨別出第一人的臉是該鎖的授權使用者;與此同時,與安全攝影機連接的KNEO Stem同時偵測到門前有兩個人,而第二人並沒有授權進入。透過KNEO Stem的聯合智慧,安全攝影機和門鎖進行通訊,以識別門前出現異常並發出警告。 劉峻誠強調,Kneron的晶片設計架構就像是樂高積木,具備「可重組式人工智慧神經網路技術」,會根據不同任務進行重組,減少運算複雜度,在不同的卷積神經網路模型的使用上,無論是模型內核(Kernel)大小、模型規模,還是影像輸入大小的變化,都能保持高效率使用運算(MAC)單元。  
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實踐AI無處不在 Kneron共享平台KNEO現身

終端人工智慧(Edge AI)廠商耐能智慧(Kneron)舉辦開發者大會,宣布推出AI共享平台KNEO,透過「Edge AI Net」的概念,能夠將生命賦予終端設備,實現去中心化、離線本地處理、主動智慧等目標。使用者可以將自己開發的AI應用上傳到該平台與其他開發者共享,實踐AI普及的目標。 Kneron創辦人暨執行長劉峻誠表示,Kneron的晶片設計架構就像是樂高積木,具備「可重組式人工智慧神經網路技術」,會根據不同任務進行重組 AI發展持續落地,尤其是Edge AI呈現百花齊放的狀況,各式各樣的物聯網終端應用持續導入AI,Kneron創辦人暨執行長劉峻誠表示,該公司從2015年成立以來秉持普及AI的信念,期望使AI民主化,並以構建終端AI網路為目標。推出KNEO平台,將以App Store的形式對產業開放,使用者可自行開發AI應用並上傳至該平台,或下載其他人的AI應用後再進行改良,做成個人喜歡的AI形式,實踐AI everywhere的願景。 以KNEO平台下Kneo Stem AI USB加速棒為例,該產品內建耐能KL520 AI晶片,僅靠KNEO Stem驅動AI軟體,即可具備AI功能,只要把KNEO Stem插入小型單板計算機Raspberry Pi的USB連接埠,即可執行如執行物件偵測、人數統計、辦別年齡、性別,和透過攝影機輸入的數據進行人臉識別。 Kneron開發者大會邀請產官學界貴賓共襄盛舉 此外,裝置了KNEO Stem可促進不同感測器之間的通訊,把Raspberry Pi連接到兩個KNEO Stem,一個連接到門鎖,另一個連接到安全攝影機,當兩個人先後接近門鎖時,與門鎖相連的KNEO Stem會辨別出第一人的臉是該鎖的授權使用者,與此同時,與安全攝影機連接的KNEO Stem同時偵測到門前有兩個人,而第二人並沒有授權進入,通過KNEO STEM的聯合智慧,安全攝影機和門鎖進行通訊,以識別門前出現異常並發出警告消息。 劉峻誠強調,與一般AI晶片只做單一功能垂直的應用不同,Kneron的晶片設計架構就像是樂高積木,具備「可重組式人工智慧神經網路技術」,會根據不同任務進行重組,減少運算複雜度,在不同的卷積神經網路模型的使用上,無論是模型內核(Kernel)大小、模型規模,還是影像輸入大小的變化,都能保持高效率使用運算(MAC)單元。以KL520為例,本身是智慧裝置之外,還可以數片疊加,也可加裝在舊型晶片上增加算力,直接與其他設備互相溝通。 Access Control內置耐能低功耗AI晶片的3D人臉智能鎖,續航長達1年,無需任何手動操作 綜觀目前世界上的AI應用,大多採技術至上的原則建構,而不是以使用者為導向,加上物聯網裝置連上雲端後,反倒引發使用者隱私、安全性、資料外洩以及設備製造商可及性的問題。另一方面,由於AI技術多掌握在大廠手中,消費者等於無償提供自身的行為給這些科技大廠分析。 為了避免這種情況,Kneron致力降低終端物聯網產品的技術門檻,讓物聯網裝置無需連上雲端,便可透過晶片自主學習,除了低資料外洩的可能性之外,KNEO平台更結合邊緣運算與區塊鏈的技術,提供一個安全的網路,讓消費者可以建立個人化的子網路,保障自己的隱私權,更能讓消費者拿回自己的行為自主權。 KNEO平台的特色包括:以邊緣運算AI構建而成,無需上雲,可在線下進行AI處理;為一開放的AI平台,吸引AI應用開發人員、消費者與服務供應商共同加入,打造AI生態圈;利用區塊鏈技術保存個人使用行為記錄,保存下來的AI數據(如購物習慣、駕駛行為、健康訊息等圖像或影片),可轉換為自行管理的數位資產;消費者對自己的數位資產擁有控制權,可自行決定是否要出售予大型科技公司或科技企業買家。 此外,KNEO平台也將成為美國加州大學洛杉磯分校(UCLA)、維吉尼亞大學、聖母大學,以及台灣、香港主要大學AI教育的核心標準。另外,Kneron更與台灣人工智慧學校合作,開設邊緣運算專班,協助企業培養專業AI人才,降低台灣中小企業數位轉型的門檻與客服導入AI的困難。
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落實辨識與可視化 新興IoT裝置安全看得見

趨勢科技先進應用市場開發部資深經理鄭朱弘毅說明,遭受駭客入侵的NASA噴氣推進實驗室,由加州理工學院代管,主要研究火箭推進技術。從2018年至2023年代管預算高達150億美元,其中包含NASA所要求的IT轉型計畫。實驗室內部大約有二萬多台桌機、三千多台伺服器,運行操作的標準作業程序皆必須符合美國國家標準與技術研究所(NIST)提出的CSF資安規範。近期爆發的進階持續攻擊(APT)事件,導致500MB的火星計畫相關資料遭竊,經過事件調查還原真相後發現,該攻擊活動已潛伏超過十個月,最初滲透入侵的破口則是一台被設置在內部、未經批准的樹莓派(Raspberry Pi)嵌入式單板電腦。 就NASA監察長辦公室公開的調查報告來看,顯然是裝置控管方面出現遺漏、網段分割未能及時阻止橫向移動、樹莓派的系統漏洞未安裝修補更新遭利用,再加上對於事件應變的控管疏失,才讓APT攻擊有機可乘。制度上,噴氣推進實驗室對於資產的控管都有標準規範,針對外部可接入的系統逐一列管,可依據人事時地物進行記錄,成為CIO與各個系統管理者溝通的依據。然而,被攻擊者滲透的樹莓派卻未登錄,成為可被利用來執行滲透的破口。 近年來本土高科技製造業的研發團隊習慣採用樹莓派執行開發任務,此資安事件正可為借鏡。對於IT管理者而言,欲確保資安風險得以被控管,首要必須建立內部聯網裝置的可視性,才有能力依據工作流程配置相對應的控管措施。至於新興物聯網場域的實作,鄭朱弘毅建議可交給趨勢科技等專業資安廠商規畫與部署,運用端點安全防護、入侵偵測系統、應用程式白名單等機制來實施,並且在樹莓派的系統中安裝代理程式,以具備基本的保護能力。對於建置資安防護措施的評估則是關鍵,必須綜合考量組織文化、工作流程、資產重要程度、員工意識等面向,才能制定真正可行的政策。 趨勢科技先進應用市場開發部資深經理鄭朱弘毅提醒,企業大量部署聯網裝置已經是不可逆的趨勢。  
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艾邁斯新影像感測器套件拓展相機應用

艾邁斯半導體(ams)日前發布了NanoVision和NanoBerry評估套件,為基於ams NanEyeC微型影像感測器的創新方案的開發提供了現成的平台。 NanEyeC相機是功能齊全的影像感測器,以1mm×1mm的微型表面安裝模組提供。小外形尺寸可產生高達58幀/秒的驚人100k pixel解析度。由於NanEyeC提供了小尺寸、高影像品質和高幀數的優異效能,因此適合相機必須隱藏或容納在極小空間中的應用。例如,虛擬現實頭戴式耳機中的眼動追蹤應用。也可應用於用戶存在檢測,以支援家庭和大樓自動化(HABA)應用中的自動電源開/關控制,例如空調,家庭機器人,電器和智慧照明。 內建NanEyeC的新NanoVision展示套件以Arduino為開發平台。它包括所有必要的驅動程式,以將感測器的單端接口模式(SEIM)輸出連接到Arm Cortex-M7微控制器。它還支援影像處理,包括顏色重建和白點平衡等功能。 使用NanoVision支援套裝,工程師可以在熟悉的Arduino硬體開發環境中加速例如存在檢測等低幀數應用的開發。 NanoBerry評估套件是在樹莓派(Raspberry Pi)連接埠上使用NanEyeC影像感測器附加板,並加上與Raspberry Pi主機處理器介接的韌體。使用NanoBerry板的工程師可以利用基於Arm Cortex-A53的高效能處理器來執行更嚴苛的運作,例如OpenCV庫提供的物件檢測,物件追蹤和電腦視覺功能。 此平台裝備精良,適用於諸如眼動追蹤之類的高幀速率和低延遲應用。整合到NanEye PC監看器中,可以查看所有暫存器和原始影像資料,以利對於NanEyeC進行全面評估。
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