教育新闻网Cartesiam是一家旨在将机器学习带入由微控制器驱动的边缘设备的初创公司，它为希望以更简单的方式为这些设备构建服务的开发人员推出了一种新工具。全新的NanoEdge AI Studio是第一个专门设计用于在Arm Cortex-M微控制器上实现机器学习和推理的IDE，该微控制器已经为数十亿个设备供电。
作为笛卡尔于2016年共同创立公司的通用汽车公司的马克·杜帕奎尔(GM Marc Dupaquier)告诉我，该公司与Arm密切合作，因为双方都对让开发人员为这些设备创建新功能具有浓厚的兴趣。他指出，虽然物联网的第一波浪潮是关于将数据发送到云的，但现在已经发生了变化，大多数公司现在都希望限制发送的数据量，并在设备本身上做更多的事情。这几乎是笛卡尔的奠基人之一。他说：“发送所有这些数据真是荒谬的，从安全的角度来看，这也暴露了该设备。”“如果我们能更近设备本身怎么办?”
该公司首先押注英特尔短暂的居里SoC台。考虑到英特尔，这显然不能很好地解决所有问题在2017年取消了对居里的支持。从那时起，Cartesiam一直专注于Cortex-M平台，鉴于它已变得无处不在，效果更好。但是，由于我们在谈论低功耗微控制器，因此值得注意的是，在这里我们不是在谈论人脸识别或自然语言理解。相反，在这些设备上使用机器学习更多的是使对象更智能，尤其是在工业用例中，检测异常或弄清楚何时进行预防性维护。
如今，Cartesiam已经与许多制造基于Cortex-M的设备的大公司合作。不过，NanoEdge Studio使这项开发工作容易得多。Dupaquier说：“开发智能对象必须简单，快速且负担得起，而现在还不是，所以我们正在尝试对其进行更改。”他强调，但该公司并未试图将其产品推销给数据科学家。“我们的目标不是数据科学家。我们实际上还不够聪明。但是对于嵌入式设计师来说，我们真是太聪明了。我们将解决他们99%的问题。”他认为，Cartesiam将上市时间缩短了20到50倍，“因为您可以在几天而不是几年内使您的解决方案运行。”
NanoEdge Studio的一个不错的功能是，它会自动尝试为给定的传感器和用例组合找到最佳算法，并且它生成的库非常小，并且使用的RAM在4K到16K之间。
