Silicon Labs MG24为Waites数据密集型AI传感器供电

EFR32MG24系列2多协议无线SoC
EFR32MG24无线SOC非常适合智能家居、照明和楼宇自动化产品使用Matter、OpenThread和Zigbee协议实现网状物联网无线连接。具有高性能2.4GHz射频、低功耗石英晶振和AI/ML硬件加速器和安全保险库物联网设备制造商可以制造智能、坚固、节能的产品，免受远程和本地网络攻击。运行频率高达78MHz的ARM Cortex -M33以及高达1.5MB的闪存和256kB的RAM为要求苛刻的应用程序提供了资源，同时为未来的增长留出了空间。目标应用包括网关和集线器，传感器, 开关, 门锁, LED照明、灯具、定位服务、预测性维护、玻璃破碎检测、唤醒词检测等。
Waites通过工业物联网和人工智能改变状态监控
动态的工业世界需要迅速的行动和决策，尤其是当设备出现故障时。对重要资产、重要基础设施和运营的一致评估有助于检测、提醒和解决运营违规问题。状态监控和预测性维护在实现这一目标中发挥着至关重要的作用。通过分析和解释各种类型的机动移动机械的状态，企业可以最大限度地减少计划外停机时间，增强资产生命周期管理和维护部署，并最终降低安全风险。
韦特斯:通过状态监控让世界平稳运行
韦茨自2006年以来一直是状态监控领域的杰出人物，通过全天候即插即用的在线监控，石英晶振厂家和设施经理提供全面的运营视图。他们的无线传感器系统旨在革新预测性和预防性维护，具有一系列用于监控和分析三轴振动和温度数据的传感器和网关。通过在其设施中实施Waites，工厂和设施经理可以在不到5分钟的时间内使其设备监控系统投入运行。
机器学习革新工厂车间
人工智能系统通过训练模型、检测异常和持续监控设备参数来及时干预。AI/ML揭示了对传感器数据的隐藏见解，将状态监控变成了一个主动、经济高效和数据驱动的过程。Waites采用人工神经网络，包括深度神经网络、卷积神经网络和变压器，以及大型语言模型（LLM）来识别用户交互。他们还利用异常检测和预测技术来监控各种内部和遥测指标，在高维多元时间序列数据中对设备缺陷进行分类。

利用MG24石英晶体内置AI/ML矩阵向量处理器（MVP）硬件加速器，Waites可以将时间序列数据的大型复杂数学运算速度提高8倍，同时能耗降低8倍。

Design Waites面向未来的传感器具有弹性，可扩展至各种设施规模（拥有数千种不同的机器），即使在最具挑战性的射频条件下也能传输超过100 KB的数据。这些传感器必须在低功耗模式下有效工作，以延长电池寿命并减少电池更换频率。此外，确保传感器配置过程不到1分钟即可完成。
针对mesh IoT无线连接，Waites选择了超低功耗、多协议MG24 Silicon Labs SoC，并集成了AI/ML硬件加速器。MG24 SoC具有出色的RF接收器灵敏度、高达20 dBm的输出功率以及大容量闪存和RAM存储器，可确保一流的低延迟无线连接，非常适合数据密集型远程电池供电传感器。
通过嵌入Silicon Labs MG24 SoC，Waites加快了其传感器的部署，使不同行业的客户能够快速获得传感器。得益于Silicon Labs预编程CPMS服务，Waites可以简化设备设置和安装，将配置过程缩短至45秒。