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パスワードの再入力NXPのマイクロコントローラおよびアプリケーション・プロセッサと、エッジでの機械学習を組み合わせることで、スマート・サーモスタット、産業用ロボット、インテリジェント・ビークルを実現できます。エッジで機械学習を行うことで、NXPプロセッサによる学習、適応、意思決定が可能になります。これにより、NXPハードウェアのクラウドに起因する遅延と帯域幅の問題を解消できます。NXPのエッジAIプロセッサ製品とeIQソフトウェア・ツールキットを使用することで、応答速度の向上、消費電力の削減、プライバシーの強化、運用コストの削減が可能になります。
自動車にAIモデルを直接導入することで、リアルタイムの応答、プライバシーとセキュリティの強化、帯域幅使用量の削減が可能になります。
観察、学習、適応をリアルタイムで行うデバイスがあれば、ビジネスで優れた先見性と洞察力を得ることができ、豊富な情報に基づく制御と新しい機能を利用できるようになります。デバイスにインテリジェンス性が追加されれば、幅広い営利用途で製品のパフォーマンスを高めることができます。
ドアロック、サーモスタット、ライティングなどの機械学習対応デバイスは、ユーザーの好みやリアルタイム・データに基づいて自律的に判断を下し、安全性、利便性、セキュリティを高めます。
eIQ® Neutron NPUは、低消費電力と処理性能を両立できるよう最適化された、スケーラブルなMLアクセラレータ・コアです。さまざまなニューラル・ネットワークをサポートし、NXPのマイクロコントローラおよびプロセッサと完全に統合されています。
エッジ上のデバイスがローカルに視覚データを処理するための機能です。プライバシー性が高く、リアルタイムかつ低レイテンシの意思決定を可能にします。
オーディオと音声の処理ソリューションです。消費電力の低さと設置面積の小ささが求められるアプリケーションに適した、高品質で信頼性の高い音声制御・通信ソフトウェアを実現できます。
NXPのヒューマン・マシン・インターフェース・ソリューションは、応答性と安全性に優れ、直感的に使えるユーザー・エクスペリエンスを提供し、自動車、インダストリアル、民生機器のアプリケーションに対応します。
Omdiaが発表したこのレポートは、エッジAIのトレンドに注目し、NXPをプロセッシング分野でイノベーションをもたらすトップ企業と位置付けています。
異種AIアクセラレーションが、スケーラブルなエッジ・インテリジェンスを実現します。
エッジAIモデルの最適化、導入、説明可能性、セキュリティを促進するためのツールとパイプラインを含む、統合ワークフローを実現します。
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現実世界でAIを機能させるには、AIの安全性や信頼性、さらにその責任の所在を保証するために、ツールやテクノロジにとどまらない考え方が求められます。そこで注目されるのが「責任あるAI」という考え方です。これを実現するには、技術者、行政、企業経営者のトップが連携する必要があります。 |
ホワイト・ペーパー |
2025年5月5日 |
Rev 0 |
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eIQ GenAI Flowは、最適化された大規模言語モデル（Large Language Models：LLM）および検索拡張生成（Retrieval Augmented Generation：RAG）といった構成要素を提供し、エッジ・デバイスで生成AIアプリケーションを利用できるようにします。 |
ホワイト・ペーパー |
2024年10月25日 |
Rev 0 |
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このホワイトペーパーでは、MLのデータ収集やモデル構築における知的財産権の問題について、その法的背景と課題を明快に説明しています。 |
ホワイト・ペーパー |
2023年7月13日 |
Rev 1 |
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eブック「エッジ・コンピューティングの基礎」では、中断されない処理、低遅延、ユーザー・プライバシなど、エッジでの機械学習推論について詳しく解説しています。 |
パンフレット |
2022年1月21日 |
Rev 2 |
eIQ GenAI Flowは、最適化された大規模言語モデル（Large Language Models：LLM）および検索拡張生成（Retrieval Augmented Generation：RAG）といった構成要素を提供し、エッジ・デバイスで生成AIアプリケーションを利用できるようにします。
NXPは、NPU、GPU、CPU、DSPを統合する高性能プロセッサを提供することでエッジAIの開発を支援し、エッジでの機械学習の効率化を実現しています。NXPの統合されたeIQ AIソフトウェア・スタックはMCUとMPUを横断する「Bring Your Own Model (BYOM)」および「Bring Your Own Data (BYOD)」ワークフローをサポートする一方、データのローカル処理によりプライバシーを強化します。戦略的パートナーシップによって、組込みシステムへのAI統合をさらに合理化しています。
はい。音声によるリアルタイムのAIインタラクションを実現するモジュール型パイプラインであるeIQ® GenAI Flowを使用して、組込みデバイスにLLM、VLM、生成AIを導入できます。統合されたNPUが、低レイテンシかつ高いエネルギー効率で推論を実行します。大規模モデルの場合は、ディスクリートAIアクセラレータを統合することで高いスループット要件を達成できます。
NXPのeIQ AIソフトウェア・スタックを利用することで、TensorFlow、PyTorch、ONNX、BYOM/BYODの各ワークフローをサポートでき、柔軟なAI開発が可能になります。これには、センサベースAIの開発に適したeIQ Time Series Studio、LLMを微調整できるeIQ GenAI Flow、IP保護に役立つモデル透かしツールなどが含まれています。エネルギー効率に優れた低レイテンシの推論に最適化されており、複数のMPUとMCUを横断した、組込みのビジョン機能とマルチメディア機能のパイプラインをサポートします。
はい。NXPのModel Zooでは、NXPのMCUとMPUに合わせて最適化された、ビジョンやオーディオなどの領域に対応する事前トレーニング済みモデルを提供しています。これには、変換や微調整のためのレシピも付属しています。アプリケーション・コード・ハブ (GoPoint) では、オブジェクトの認識、顔の検出、音声AI、手書き数字の認識、LLMのデモ・アプリケーションとチュートリアルを提供しており、実践的なサンプルを利用して開発を加速することができます。
NXPは倫理5原則（非悪意性、人間自律性、説明可能性、警戒、プライバシー・バイ・デザイン）に従って、責任あるAIを推進しています。この原則では公平性、堅牢性、包括性を重視し、多様なデータセットの使用によるバイアスの防止を推奨しています。さらにNXPは、エッジ環境における倫理性に配慮した導入と長期の信頼性確保のために、AIリテラシーの推進と従業員のスキルアップを支援しています。