AI-løsning for industri og IoT

Italienske SECO S.p.A. melder i dag at de samarbeider med NXP Semiconductors for å bringe SECOs Clea-programvareløsning til industrielle og IoT-applikasjoner.

Clea beskrives som en fullverdig «AI as a Service»-plattform (AIaaS) og optimalisering av Clea på NXP-maskinvare vil lette distribusjonen av AI-modeller for enhetsprodusenter på tvers av industrielle og IoT-applikasjoner, heter det.

– Clea er perfekt posisjonert for å bli en åpen standard for dataintensive IoT-applikasjoner. Å bli anerkjent for sin verdi av en av verdens ledende teknologiaktører markerer en strategisk milepæl og representerer nok en betydelig teknisk validering for plattformen vår, uttaler Massimo Mauri, administrerende direktør i SECO.

Han peker på at selskapet vil strebe etter å være en nøkkelspiller i å aktivere kant-AI takket være rammeverk som NXPs eIQ-maskinlæringsutviklingsmiljø. – Vi ser frem til å støtte NXP-brukere i å bygge deres neste store ting, sier Mauri.

Dette samarbeidet mellom SECO og NXP har som mål å forenkle kompleksiteten for kunder med et ferdig utviklet utviklingsmiljø for AI-drevne enheter på tvers av ulike industrielle- og IoT-applikasjoner, og omfatter flere tekniske initiativ.

Clea vil støtte NXPs MCX-portefølje på Zephyr, et åpen kildekodebasert sanntids operativsystem, for å gi NXPs kunder en «klar til bruk» stack for å implementere industrielle og IoT-applikasjoner. I tillegg vil brukere av i.MX-porteføljen ha tilgang til en innvevd integrasjon av Clea på NXPs Yocto/Debian-utgivelser.

SECO og NXP har til hensikt å rulle ut en serie referanseimplementeringer, dokumentasjon og kodeeksempler for å gi sine respektive brukere mulighet til å komme i gang med Clea på NXP-maskinvare så raskt som mulig.

Videre, med NXPs eIQ-programvareutviklingsmiljø for maskinlæring, vil Clea-brukere få tilgang til en rekke forhåndsbygde applikasjoner over tid, noe som vil lette rask tilgang til Cleas IoT-, feltdata- og enhetsadministrasjonsfunksjoner, samt muliggjøring av avanserte AI-funksjoner, og gir NXP-brukere mulighet til mer effektivt å administrere og distribuere sine avanserte maskinlæringsmodeller i stor skala, får vi opplyst.