Cartesiam veröffentlicht NanoEdge AI Studio V2: Edge Anomaly Classification direkt auf Arm Cortex‑M Mikrocontrollern

Cartesiam hat NanoEdge AI Studio V2 enthüllt – die erste IDE, die Anomaly Classification direkt auf allen Arm Cortex‑M Mikrocontrollern unterstützt. Neben der IDE launchte das Unternehmen eine webbasierte Plattform mit Real-World Datasets für repräsentative Use Cases und kündigte Partnerschaft mit Bosch Connected Devices and Solutions an, um die IDE in Boschs IoT Produktportfolio zu integrieren.

Nach Launch der ersten AI Development Environment earlier this year releast Cartesiam nun NanoEdge AI Studio V2, das ML Model Creation und Inference streamlined, während dedizierte Classification Libraries nativ auf Arm Cortex‑M MCUs laufen.

Die neue IDE bietet superioren Anomaly Detection Workflow: Das Model wird direkt auf dem Mikrocontroller trainiert, enabling den Classifier, die exakte Natur eines Issues zu pinpointen statt nur generischen Fault zu flaggen. Dieser Insight empowert User zu informierteren Entscheidungen.

Laut Joël Rubino, CEO und Co-Founder Cartesiam: „Unsere Solution wurde von Tag 1 engineered, um inside a Microcontroller zu passen. Wir re-designen alle ML und Signal Processing Algorithmen, damit sie nativ auf MCU laufen. Andere Solutions am Markt sind scaled-down Versionen von Frameworks, gebaut für Server mit unlimited Resources, dann komprimiert für MCU Fit. Unsere Libraries sind daher weit mehr optimiert als Competitors – wie Google TensorFlow oder andere Cloud-based AI Solutions. Wir passen typischerweise in 4 KB RAM (Standard Config), oft unter 1 KB.“

Getailored für Arm Cortex‑M MCUs, entfernt IDE Need für Data Science oder Signal Processing Expertise. Intuitive Desktop Interface lässt Embedded Developers auf Business Requirements fokussieren, nicht Algorithm Selection. Tool unterstützt Rapid On-Edge Learning, delivers Iteratives Training in nur 30 ms auf Arm Cortex‑M4 80 MHz Core, bringt Intelligence schnell auf Devices.

Cartesiam berichtet: Tausende kommerzielle IIoT Devices shipp'n bereits mit NanoEdge AI Studio V1 für Anomaly Detection. Mit neuen Classification Libraries in V2 können Entwickler jetzt über Detection hinaus direkt Faults am Endpoint identifizieren und qualifizieren.

„Unsere Tools empower Embedded Developers mit Push-Button Approach, no Data Science Background, unlocking AI für Milliarden Resource-Constrained Devices powered by Arm Cortex‑M MCUs“, sagt Rubino. „Wir designed NanoEdge AI Studio zunächst für Predictive Maintenance Customers, die Operational Data angesammelt hatten und Events klassifizieren/antizipieren wollten. Latest IDE lässt sie – und jeden Embedded Designer – Classification Libraries effortless erstellen, cutting Costs und accelerating Time to Market.“

Unsere Solution läuft auf PC – keine Cloud Connection oder Hidden Costs. Viele Europäische Companies scheuen Cloud Data Transfer aus Privacy-Gründen und Hidden Cloud Computing Cost.

Sample Datasets auf neuer Web-Plattform, Bosch IoT Partnership

Sample Datasets und Use-Case Explorer jetzt verfügbar unter data.cartesiam.ai, neuer Web-basierter Plattform. User können Real Datasets downloaden und mit NanoEdge AI Studio experimentieren auf Szenarien: Ventilator Obstruction Detection, Breast Cancer Screening, Vacuum Bag Volume Monitoring, mehr. Portal wächst mit zusätzlichen Datasets.

Neben IDE und Web Platform Launch integriert Bosch Connected Devices and Solutions NanoEdge AI Studio in sein XDK – Boschs Cross-Domain Development Kit – zur Verbreiterung IoT Produktlinie.

Ando Feyh, Head Technical Responsibility Bosch Connected Devices and Solutions: „XDKs Eight-Sensor Suite ermöglicht Designern, Prozesse remote über Bluetooth oder Wi-Fi zu monitoren, kontrollieren, analysieren – giving Customers Rapid Path zu smarteren, connected Machines. NanoEdge AI Studio V2 adds Anomaly Detection und Classification Capabilities für einen oder mehrere Sensoren. Wir planen, Cartesiams Platform across viele Internal und External Projects zu deployen und arbeiten eng mit Cartesiam an Integration in XDK.“