超小型Neuton机器学习模型, 在任何系统级芯片(SoC)上解锁边缘人工智能应用.

Neuton 是一家边缘AI 公司，致力于让机器 学习模型更易于使用。它创建的模型比竞争对手的框架小10 倍，速度也快10 倍，甚至可以在最先进的边缘设备上进行人工智能处理。在这篇博文中，我们将介绍这对开发人员意味着什么，以及使用Neuton 模型如何改进您的开发和最终应用。

1. ML 模型对于您所选微控制器的内存来说太大。
2. 创建自定义ML 模型本质上是一个手动过程，需要高水平的数据科学知识才能做好。

但是Neuton的推出，这个障碍现在已经不存在。

Neuton 是一个自动生成ML 模型的框架，其大小仅为TensorFlow Lite 等传统框架的一小部分。对于开发人员来说，这意味着 要训练一个高度优化、快速而准确的ML 模型，你所需要的只是一个数据集。Neuton 模型可以在任何Nordic SoC 上运行、Neuton 模型可以在任何Nordic SoC（如我们的旗舰产品nRF54L15）上运行，其效率之高，也完全符合nRF52805 等空间最 有限的SoC 的限制，只占用几千字节的非易失性存储器(NVM)。这样就可以在以前认为不可能的应用中增加 机器学习ML 功能。

例如，您现在可以在广泛的传感器网络的每个节点上进行人工智能处理，而在这种网络中，传感器的尺寸和成本是关键，空间也非常宝贵。