概览
描述
Reality AI™ Utilities 通过 Reality AI Tools® 增强了开发人员在边缘构建端到端 AI/ML 模型的能力。该工具有两个版本,Renesas e2 studio 的插件版本和支持外部 IDE 的独立版本,提供两个基本部分:往返 AI 开发工作流程和性能验证,以实现在 MCU 和 MPU 等资源受限的硬件上的高效部署。
- 往返 AI 开发工作流程集成
- 用于抽象传感器数据流的 FSP / FIT 代码模块。
- 用于从任何瑞萨电子 MCU 项目中实时收集数据的数据存储工具,无论是在瑞萨电子评估板还是搭载瑞萨电子器件的客户自有硬件上。 它支持将数据直接上传到 Reality AI Tools,用于创建、优化模型,并将 AI 模块直接下载到 e2 studio 或外部 IDE 中。
- 性能验证,包括
- 透明度增强:硬件上运行的 AI 模块的可视化,现在由 HiL Testing 和 AI Live Monitor 启用用于评估和测试目的。
- HiL Testing:快速评估 AI 模块的功能、推理时间和资源。
- AI Live Monitor 可在您自有的嵌入式项目中实时监测与调试 AI 模块的运行。
- 透明度增强:硬件上运行的 AI 模块的可视化,现在由 HiL Testing 和 AI Live Monitor 启用用于评估和测试目的。
特性
- 插件:Renesas 基于 Eclipse 的 IDE e2 studio 中提供的简化集成可提高生产力。
- 独立: 与 IDE(适用于 CC 的 CS+、IAR Embedded Workbench 和 Keil uVision)配合使用的独立工具。
- 为基于实时分析的 AI 解决方案实现快速迭代周期,并允许开发人员:
- 直接部署:将经过训练的模型从 Reality AI Tools 导出并集成到 e2 studio 项目中,实现瑞萨电子 MCU 和 MPU 上的无缝固件开发。
- 边缘优化:直接在 集成开发环境(IDE) 环境中为受限设备优化模型,确保高效利用内存和处理能力。
- 工作流程同步:对齐不同平台之间的数据收集、特征提取和代码生成功能,以缩短开发时间。
- 性能验证:使用 集成开发环境(IDE)的 Reality AI Utilities 调试插件,在部署前收集数据、进行测试、调试并评估模型在实际条件中的表现。
目标设备
文档
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类型 | 文档标题 | 日期 |
发行说明 | PDF 810 KB 日本語 | |
发行说明 | PDF 743 KB 日本語 | |
快速入门指南 | PDF 1.43 MB | |
快速入门指南 | PDF 926 KB | |
4 items
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设计和开发
样例程序
相关评估板和套件
基于 RA8D1 的 AI 开发平台
AIK-RA8D1 为开发人员提供了多种灵活的外扩连接,以加快 AI/ML 系统的开发。 硬件平台便捷易用,适用于以 RA 系列 32 位 MCU 中 RA8D1 MCU 为基础的多种 AI/ML 解决方案。
该硬件平台旨在用于支持视觉、实时分析和音频等各种 AI/ML 使用案例。 它允许用户将不同的插件式传感器与板载的模拟麦克风、摄像头进行灵活多样的组合。
该套件由 Reality AI Software 支持进行实时分析,并由 Renesas Ready 合作伙伴网络 支持用于基于特定视觉和音频的使用案例。
AIK-RA8D1...
RA6M3 AI 套件开发平台
连接功能多种多样,并且可重新配置,助力 AI/ML 系统提速。 硬件平台便捷易用,适用于以 RA 系列 32 位 MCU 中 RA6M3 MCU 为基础的多模态 AI/ML 解决方案。
该硬件平台旨在用于支持实时分析(Realtime Analytics) 的各种 AI/ML 单/多模态使用场景。 它允许用户将不同的插件式传感器与板载的模拟麦克风、摄像头进行灵活多样的组合。
它由已搭载的 Reality AI 软件提供实时分析(Realtime Analytics)支持,此外,针对特定用户场景也可由瑞萨完善的合作伙伴网络提供方案支持。
AI...
RA4E1 AI 套件开发平台
连接功能多种多样,并且可重新配置,助力 AI/ML 系统提速。 硬件平台便捷易用,适用于以 RA 系列 32 位 MCU 中 RA4E1 MCU 为基础的多模态 AI/ML 解决方案。
该硬件平台旨在用于支持实时分析(Realtime Analytics) 的各种 AI/ML 单/多模态使用场景。 它允许用户将不同的插件式传感器与板载的模拟麦克风进行灵活多样的组合。
它由已搭载的 Reality AI软件 提供实时分析(Realtime Analytics)支持,此外,针对特定用户场景也可由瑞萨完善的合作伙伴网络提供方案支持。
AI...
RA8M1 语音用户演示套件
易于使用的硬件平台,适用于 RA8M1 MCU 的语音用户界面 (VUI) 解决方案。
此 VUI 合作伙伴解决方案基于 RA 系列 32 位 MCU。 该硬件平台用于瑞萨电子在 Renesas Ready 合作伙伴网络中提供的所有 VUI 合作伙伴解决方案。 此平台简单易用,无需丰富的编程经验或内部专业知识即可使用简单的语音命令界面控制系统。
借助强大的 RA8M1 MCU,您将构建一个增强的工作解决方案来识别和执行您自己的语音命令,并可以在完整的端到端 AI/ML 语音解决方案中部署自然语言理解 (NLU) 模型。
Renesas Flexible Motor Control Kit for RA6T2 MCU Group
MCK-RA6T2 是一款便于评估使用永磁同步电机(无刷直流电机)的电机控制的开发套件。 通过使用本产品以及可从网站下载的样例程序和QE for Motor,即刻开始使用 RA6T2 进行电机控制评估。
Renesas Flexible Motor Control Kit for RA8T1 MCU Group
MCK-RA8T1 是一款便于评估使用永磁同步电机(无刷直流电机)的电机控制的开发套件。 通过使用本产品以及可从网站下载的样例程序和QE for Motor,即刻开始使用 RA8T1 进行电机控制评估。
基于 RA6M5 MCU 系列的云套件
CK-RA6M5 云套件让用户安全地连接到云并且了解基于 Cortex-M33® 的 RA6M5 MCU 组 和云服务的功能。 该套件具有多种网络连接选项,可为大多数全球云服务提供商提供流畅的云连接体验。 该套件配备了用于以太网连接的板载以太网物理层器件(PHY),并包括用于无线连接的 DA16600 Wi-Fi-BLE combo Pmod 。 借助瑞萨电子可扩展性强的软件包(FSP),利用 FreeRTOS、Azure RTOS 等其他中间件堆栈,该套件拥有完整的软件堆栈支持,因此,它可极为高效地开发云,并可大大缩短上市时间。
查看瑞萨电子云解决方案 ,获取完整的云解决方案包。
Cloud Kit Based on RX65N MCU Group
The CK-RX65N cloud kit enables users to securely connect to the cloud and explore the features of the Renesas RXv2 core based RX65N MCU Group and cloud services.
With multiple network connectivity options, the kit provides a seamless cloud connectivity experience to most of the global cloud...
RA6E1 语音用户演示套件
易于使用的硬件平台,适用于基于 RA6E1 MCU 的语音用户界面 (VUI) 解决方案。
此 VUI 合作伙伴解决方案基于 RA 系列 32 位 MCU。该硬件平台用于瑞萨电子在 Renesas Ready 合作伙伴网络中提供的所有 VUI 合作伙伴解决方案。 此平台简单易用,无需丰富的编程经验或内部专业知识即可使用简单的语音命令界面控制系统。
您可以构建增强的工作解决方案,用以识别您自己的语音命令,从而使用瑞萨电子合作伙伴网络解决方案,利用语音硬件平台触发相应的操作。
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RA4E1 语音用户演示套件
易于使用的硬件平台,适用于基于 RA4E1 MCU 的语音用户界面 (VUI) 解决方案。
此 VUI 合作伙伴解决方案基于 RA 系列 32 位 MCU。该硬件平台用于瑞萨电子在 Renesas Ready 合作伙伴网络中提供的所有 VUI 合作伙伴解决方案。 此平台简单易用,无需丰富的编程经验或内部专业知识即可使用简单的语音命令界面控制系统。
您可以构建增强的工作解决方案,用以识别您自己的语音命令,从而使用瑞萨电子合作伙伴网络解决方案,利用语音硬件平台触发相应的操作。
视频和培训
Explore the enhanced functionalities in Reality AI Tools and the new features integrated into Renesas e² studio. Reality AI Utilities reduce the complexity of creating lightweight ML models while improving and stabilizing results. These tools enable embedded engineers to work directly with AI tools.
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