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eIQ® Auto MLツールキットは、S32G車載ネットワーク・プロセッサ、S32K汎用マイクロコントローラ、S32Z/S32Eリアルタイム・プロセッサをはじめとする、NXP車載用マイクロコントローラおよびマイクロプロセッサにMLアルゴリズムを高性能かつ迅速に実装できるようにします。
このツールキットは、広く利用されているさまざまなAIトレーニング・フレームワークのAIコンテナ・フォーマットとの幅広い互換性を備えています。リリース・パッケージには幅広い評価モデルが収録されており、モデル最適化のための多数のモデル準備サービスも提供されているため、S32コンピューティング・リソースを最大限に活用できます。このツールキットは、車載品質に準拠したオプションを含むさまざまなAIバックエンドをサポートしています。
アプリケーション統合は、eIQ AutoランタイムAPIを介して行われ、特定のモデル、バックエンド、およびS32ハードウェアに依存することなく、アプリケーションの実行場所と実行方法を完全に制御できます。
eIQ® Auto MLツールキットには、迅速に評価できるようModel Zooが含まれています。NXPデバイスに合わせてカスタマイズされたこのオープンソースのModel Zooを利用して、モデルを開発、テスト、導入することができます。Model Zooには以下が含まれています。
| アプリケーション | タスク | 入力 | アルゴリズム |
|---|---|---|---|
| バッテリー・マネジメント | 充電状態推定 | 電圧温度 | SoC LSTM、SoC GRU、SoC MLP |
| ドライバー監視 | ドライバー識別 ドライバー動作分類 |
CANバス・データ | Drive2Vec GRU、Drive2Vec LSTM |
| ドライバー監視 | ドライバー認識分類 | 車載カメラで撮影したドライバーの画像 | CNN |
| 緊急車両検出 | 音響サイレン認識 | マイク・データ | CNN (ResNet) + LSTM |
| 侵入検出 | 悪意のあるネットワーク・アクティビティの特定 | IPレコード | LSTM |
| 機械の健全性 | 異常検出 | マイク・データ | LSTM |
| 機械の健全性 | 予知保全 | センサ測定値 | TCN、LSTM |
| 路面分類 | 画像分類 | 道路画像 | CNN |
| データ分析 | ドライバー行動分析 | データ分析 | RNN |
| データ分析 | エンジン予知保全 | データ分析 | RNN |
| データ分析 | BMS（SOC、バッテリー温度予測） | データ分析 | RNN |
| オーディオ処理 | サイレン検出 | オーディオ処理 | CNN + LSTMハイブリッド |
| データ分析 | 異常検出 | データ分析 | Transformer（マルチヘッド・アテンション・ネットワーク） |
| 自動運転 | ビジョンベースの路面分類 | 自動運転 | CNN (Resnet-18) |
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