S32N7
ソフトウェア・デファインド・ビークル向けS32N7超統合プロセッサ
- Smarter Worldビデオ
- エージェント型AIによる車両オーケストレーションでEVを行程に合わせて最適化
エージェント型AIによる車両オーケストレーションでEVを行程に合わせて最適化
このビデオで紹介する製品
S32K5
S32K5車載マイクロコントローラ
ARA240
Ara240ディスクリート・ニューラル・プロセッシング・ユニット (DNPU)
eIQ® Auto MLソフトウェア開発キット
NXP eIQ® Auto機械学習 (ML) ソフトウェア開発キットは、AIに関する深い専門知識を必要とせずに、インテリジェントな車載ソリューションを開発できるよう支援します
主な内容
- 安全なタスク実行
- エージェント型AIのユース・ケースを想定したツール
- AI/MLワークロードの効率的な実行
- インテリジェントなデータ・オーケストレーション
- ネイティブのマルチドメイン・リソース・ルーティング
- クロスドメインのアプリケーション統合
ナレッジベース
エージェント型AIによるエッジ・インテリジェンス
複数のAIエージェントをローカルで協調させて、車両データを実際の意思決定へと変換します。
システムの可視性
ASIL D準拠のコンピューティング・アーキテクチャ内で、車両全体のデータに対して、デターミニスティックで安全管理された方法でアクセスできます。
故障分離
ユーザーとやり取りするドメイン内の故障が、システムレベルのオーケストレーションに影響しません。
インテリジェントなデータ・オーケストレーション
車両全体のデータをインテリジェントに一元管理して、一貫性のある安全で効率的な機能提供を可能にします。
ヘテロジニアス・コンピューティングの実行
推論、オーケストレーション、リアルタイム処理を分散実行することで、車載AIのワークロードを最適化します。
エッジベースの安全性検証
最適化された設定が安全かつ行程に適したものであることを確認します。
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