임베디드 시스템을 위한 소형 AI 모델

측정 데이터의 잠재력을 해방하고, 지능형 ECU 기능을 창출하십시오

임베디드 시스템에서 AI의 혁신적인 잠재력을 경험하십시오. 기존에는 마이크로컨트롤러 및 마이크로프로세서에 고급 머신러닝 모델을 배포하려면 데이터 과학, AI 알고리즘, 하드웨어 및 안전 분야에 대한 방대한 기술이 필요했습니다. 당사의 플랫폼은 이 모든 과정을 단순화하여 AI 통합을 직관적이고 효율적으로 만듭니다.

도전

도전

20년 이상 동안 엔지니어들은 머신 러닝(ML)을 활용해 엔진, 브레이크, 액추에이터와 같은 복잡한 자동차 시스템을 최적화해 왔습니다. 이타스 ASCMO와 같은 도구를 통해 고급 모델, 가상 센서, 정밀 제어 기능을 구현한 것이죠. 이러한 모델을 ECU에 직접 통합하면 비용 절감, 물리적 센서 대체, 개발 및 캘리브레이션 가속화가 가능해집니다. 또한 실시간 추정, 예측, 지능형 기능을 구현하여 수년간의 전문성을 차량 내 AI로 전환함으로써 더 스마트하고 효율적인 차량을 만들 수 있습니다.

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머신러닝 모델을 생산 환경으로 확장하는 주요 과제

최적의 AI 모델 찾기

ECU용 AI 개발은 복잡하며, 모델 유형, 코딩 프레임워크, 파이프라인, 하이퍼파라미터 튜닝 및 데이터 처리 분야의 전문성을 요구합니다. 범용 도구는 종종 자동차 워크플로와 충돌하여 가파른 학습 곡선과 비효율성을 초래합니다.

임베디드 장치에 대한 배포

인공지능 모델을 생산 준비 완료된 ECU 코드로 전환하는 것은 어려운 과제입니다. ECU 호환성, 엄격한 안전 기준, 실시간 성능, 그리고 자동차 툴체인 통합이 요구되기 때문입니다. 인공지능 전문성과 임베디드 엔지니어링 기술은 거의 겹치지 않아 큰 격차를 초래합니다.

Graphic of Tiny Ai models in embedded systems

격차 해소

자동 AI 모델 생성 및 보정

ASCMO 도구 제품군은 데이터로부터 AI 모델을 자동 생성하여 대규모 복잡 시스템에 대한 고정밀 모델링, 분석 및 최적화를 제공합니다. RMSE, 모델 크기, 추론 시간, RAM, ROM 등의 지표를 활용하여 파레토 최전선에서 최적 모델을 선별하고, 자동 모델 탐색을 통해 최상의 후보 모델을 식별합니다.

고성능 배포를 위한 임베디드 AI 코더

임베디드 AI 코더는 특수 하드웨어나 라이브러리 없이도 훈련된 신경망을 마이크로컨트롤러 및 마이크로프로세서용 최적화된 임베디드 C 코드로 변환합니다. 동급 최고의 성능을 제공하며, ASIL-D(ISO 26262)까지의 기능 안전성을 지원하고, AUTOSAR와 같은 기존 툴체인 및 소프트웨어 아키텍처에 손쉽게 통합됩니다.