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機械学習 (ML) は自動車内での用途を急速に拡大させており、センサと車両によって生成されるデータを活用してパフォーマンスを継続的に高めながら、新しい洞察と能力を提供しています。ただし、MLアルゴリズムの構成と実行時の要件は非常に多様であるため、組込みプロセッサへの導入は複雑で時間がかかります。
NXPのeIQ Auto MLソフトウェア開発環境は、予知保全、バッテリー・マネジメントの強化、先進運転者支援システム (ADAS)、タッチ・センシングなどの多様なアプリケーションに対して一貫した柔軟なワークフローを提供し、さまざまなNXP S32車載プロセッサにMLアルゴリズムを高性能かつ迅速に導入できるよう支援します。
eIQ® Auto MLソフトウェア開発環境は、その柔軟性により、コンピューティング・リソースのニーズが非常に低い場合から非常に高い場合まで、あらゆるタイプのMLアルゴリズムの導入に役立ちます。この統合MLソフトウェア開発環境は、適切なMCU/MPUを選択することで、次のような非常に幅広いアプリケーションに対応します。
eIQ Autoは、TensorFlow（ProtobufとKeras）、PyTorch、ONNX交換フォーマット、TensorFlow Liteの各モデルをサポートしています（サポートは基盤となるプラットフォームとバックエンドによって異なります）。
eIQ Autoは、複数のオープンソース製品、ハードウェア固有のエンジン、ASPICEプロセスで開発された独自のオプションなど、さまざまな推論エンジンをサポートしています。すべてのエンジンは、eIQ Autoのモデル準備に対応した共通のワークフローおよびランタイムAPIによって統合されています。
はい。eIQ Autoランタイムは、複数のランタイムと複数のプロセッサ・コアを使用した異種実行に対応しています。多くのシナリオがサポートされ、eIQ Autoモデル準備ツールを使用して構成し、eIQ Autoランタイム・ライブラリで実行できます。
はい。コアとなるeIQ Autoランタイム・ライブラリと特定の推論エンジンがx86 Linuxでサポートされており、組込み環境への導入前に、ホスト・プロセッサ上でeIQ Auto APIを使用してアプリケーションのプロトタイプ作成と評価を完全に実行可能です。
はい。eIQ Autoには、ディープ・ラーニングと従来の機械学習アルゴリズムの両方をサポートするインターフェースがあり、eIQ Autoランタイムによって実行されるカスタム操作もサポートされています。
はい。eIQ Autoのインストールには、ホストでのモデルの準備からランタイム・アプリケーションの検証まで含めたエンドツーエンドの開発フローを示す一連のチュートリアル、ランタイムのより高度な機能を示す一連のデモ、追加のアプリケーション・サンプルを含むModel Zooが付属しています。
eIQ機械学習ソフトウェアとeIQ Autoについて学び、S32G、i.MX、i.MX RT、S32Vプロセッサ向けの推論エンジン・オプションについて詳しく理解できます。
NXP eIQ® Autoディープ・ラーニング・ツールキットの実装と構成について学習し、ハードウェアのカスタマイズのノウハウがなくてもDLを最適化および実装できるようになります。
NXP eIQ® Autoディープ・ラーニング・ツールキットを使用して、これらの課題に対処する方法、さらには量産自動車にディープ・ラーニングを導入するための最適化されたワークフローの例をご紹介します。
AI車載アプリケーションの処理効率、開発の高速化、導入ワークフローの詳細と、eIQ Autoディープ・ラーニング・ツールキットでアプリケーション開発を支援する方法をご覧ください。
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