NXP versnelt Edge AI met eIQ Toolkit

Internet-pionier Robert Metcalfe is bekend om het co-uitvinden van Ethernet, het oprichten van 3Com, en het formuleren van Metcalfe's Wet, die stelt dat de waarde van een netwerk schaalt met het kwadraat van de verbonden apparaten. Hoewel critici waarschuwden dat de wet de late-1990s dotcom-bel helpte opblazen, blijft het een nuttig kader voor het beoordelen van de waarde van IoT, social media, en cryptocurrency-netwerken. Metcalfe zelf heeft de moeilijkheid van het kwantificeren van „connectedness” en het potentieel voor diseconomies zodra een netwerk een kritieke massa overschrijdt, genoteerd.

Naarmate de IoT-mark uitbreidt, hangt het ontgrendelen van waarde af van optimale datadeling terwijl „digitale uitlaatgassen” gemitigeerd worden. NXP's senior vice president, Geoff Lees, benadrukt dat de echte economische waarde van een netwerk alleen materialiseert wanneer elk apparaat veilig data kan uitwisselen. Cloud-centrische verwerking, hoewel comfortabel, is niet altijd haalbaar – zeker niet voor industriële en automobiele toepassingen die lage latentie en hoge betrouwbaarheid vereisen.

Om dit aan te pakken, heeft NXP zijn Edge Intelligence Environment (eIQ) geïntroduceerd, een machine-learning toolkit die TensorFlow Lite, Caffe2, en andere neurale-netwerk frameworks ondersteunt. eIQ maakt on-device inferentie mogelijk voor use cases zoals spraakherkenning, computervisie, en anomaliedetectie, effectief netwerkkennis aan de edge aggregierend.

„Door inferentiemodellen lokaal te installeren, behouden we de datawaarde van het netwerk en reduceren we latentie,” legt Lees uit. NXP plannet om de edge-verwerkingskracht met elke semiconductor-generatie te verhogen, terwijl beveiliging, dataverwerking, en lokale opslag benadrukt worden. Het bedrijfsmotto – „secure, aware, and connected” – weerspiegelt deze evolutie.

Praktische eIQ-toepassingen omvatten computervisie-systemen die detecteren of industriële werknemers helmen dragen, onveilige machineriebediening identificeren, of andere veiligheidszaken vlaggen. In veiligheidskritische scenario's is de latentie van data naar de cloud onacceptabel.

Markus Levy, NXP's Head of AI, benadrukt dat het leveren van edge-computing en machine-learning mogelijkheden zo eenvoudig moet zijn als een component instekken. NXP levert ook hardware en software die beveiliging plug-and-play maken, en ontwikkelt „cookbooks” die klanten leiden bij het deployen van TensorFlow en andere ML-frameworks.

Kosten blijven een barrière. Gowri Chindalore, NXP's lead embedded-solutions strategist, merkt op dat veel klanten worstelen met het berekenen van de systeemkost nodig voor een gewenste gebruikerservaring. eIQ biedt een kosteneffectief pad door klanten prestatiedoelen te laten specificeren – zoals inferentie-latentie – en begeleiding te geven over de optimale processor.

NXP partner met data-analytics firms om bestaande industriële omgevingen te retrofitten, met olierigs en mijnen als primere voorbeelden waar edge-verwerking essentieel is voor het monitoren van gevaarlijke gassen en mijnwerkersveiligheid te waarborgen.

Tot slot benadrukt Lees dat het centraliseren van waardevolle data in de cloud het aanvalsoppervlak vergroot. Gedistribueerde datastores met granulare toegangscontroles reduceren risico verder, wat het argument versterkt voor het lokaal houden van data waar mogelijk.

[IoT World is het evenement dat IIoT van inspiratie naar implementatie brengt, business en operaties superlaadt. Koop nu je ticket.]