アプリケーションの概要
オンデバイスのニューラル ネットワーク ハードウェア アクセラレータを活用して、リアルタイムの人工知能による分類を実現し、心臓イベントを即時かつ正確に検出します。
先進的な低消費電力機能と、必要なときだけ使用される高解像度の記録機能と送信機能により、装着時間を延長できます。
ウェーハ チップ スケール パッケージングを用いて、より小型・軽量のワイヤレス医療パッチ ソリューションを開発します。
評価を開始する
データ収集
AFE159RP4 (低消費電力、4 チャネル ECG アナログ フロントエンド、呼吸およびペース パルス検出機能搭載) を活用して、ECG データの確実な取得を可能にし、さまざまなクラスの信号をキャプチャします。ECG データの取得は、CCStudio™ Edge AI Studio と MSPM0-SDK のファームウェア サポートにより対応しています。
モデルを構築してトレーニング
データセットの準備ができたら、エッジ AI 向けの Edge AI Studio ソフトウェア開発ツールを使用して、モデルの探索、学習、および評価を行うことができます。この直感的な GUI ベースのツールは、モデルの作成と導入のプロセス全体を簡素化します。
事前にデータセットが用意された PIR 動作検知のサンプル プロジェクトを使用して、すぐに開発を開始できます。
カスタム データをお好みですか？このプラットフォームには Edge AI Studio 内にデータ取得およびホスティングツールが統合されています。
MSPM0 ECG の性能 (モデルによって異なります) | (MSPM0G5187) ソフトウェア AI の実装 | ハードウェア AI の実装 | 改善 |
|---|---|---|---|
| 精度 | >95%@ 4 クラス | >95%@ 4 クラス | 同等 |
| メモリ | 96KB フラッシュ 22KB RAM | 72KB フラッシュ 19KB RAM | >メモリが 30% 向上 |
分類 レイテンシ | 356ms | 37ms | >9 倍のレイテンシ改善 |
| クラスあたりのエネルギー | 4322μJ | 360μJ | >12 倍のエネルギー改善 |
モデルの展開
CCStudio™ Edge AI Studio は、トレーニング済みモデルを組込みターゲットへ展開するための、開始から完了までのワークフローを提供します。より高度なカスタマイズや制御を求める開発者は、展開ガイドをご参照ください。これらのガイドでは、独自の組込みアプリケーションにエッジ AI 機能を構築および統合するための包括的なフレームワークを提供しています
- EdgeAI Studio GUI ツールを使用して、MSPM0 マイコンに機械学習モデルを導入します
- CLI ツールを使用して機械学習モデルを MSPM0 マイコンに導入します
開始に必要なすべてのハードウェア、ソフトウェア、およびリソース
ハードウェア
LP-MSPM0G5187
MSPM0G5187 LaunchPad™ 開発キットの評価基板が必要です。これは EdgeAI の推論に必要です。現在のデータは ADC で取得され、特長抽出後に AI モデルへ入力されます。
TIDA-010288
呼吸回数と心拍数と体温に対応、小型、ワイヤレス、6 線式 ECG (心電計) ホルター モニタのリファレンス デザイン
ソフトウェアおよび開発ツール
CCStudio™ Edge AI Studio
PIR 動作検知モデルのトレーニングおよびコンパイルを行い、TI の組込みマイコン デバイスにデプロイするための、完全統合型ノーコード ソリューションです。
CLI ツール
データセット管理、モデルの学習およびコンパイルを含む、このエンド ツー エンドのモデル開発ツールを使用します
MSPM0-SDK
MSPM0 SDK は、MSPM0 マイコン プラットフォーム用のアプリケーションの開発を迅速化するためのソフトウェア、ツール、文書の究極のコレクションを単一のソフトウェア パッケージに収録しています。