AIを利用したジェスチャアプリケーション開発をサポートするQE for Capacitive Touchの実際の使い勝手や作成したジェスチャの認識精度を解説します。

By Hiroto Takagi, Sr Staff Software Engineer -- 2022-05

個々に独立した事実、統計、あるいは情報の組み合わせとしてのデータの重要性が高まっています。データストリームと情報のニーズ、使いやすさ、そして展開方法において、これまでにない爆発的な変化が起きています。しかしながらデータというものは、分析されて事実値を推測し、より良い意思決定のためのインサイトを得られる場合に初めてその真価を発揮します。そこで、パターン認識、データマイニング、KDDといった科学的方法やアルゴリズムを使って、膨大な量のデータからインサイトを抽出するのがデータサイエンスです。このデータサイエンスが、より良いインサイトと理解を抽出し、効率的な取り組みを導き、正確な予測を可能にします。

By Suad Jusuf, Senior Manager -- 2022-05

ISPの手動でのチューニングやパラメータ最適化に困っていませんか? RZ/V2Mの“Tuned ISP”はそんなあなたに最適な、開発期間の短縮のためにあなたが求めていた答えになります。

By Shinji Yamano, Principal Specialist -- 2022-05

2022年4月にリリースした、R-Car S4向けのマルチコアデバッグ&トレースツールについて、ご紹介します。

By 落合 和徳, 課長 -- 2022-05

大規模化・複雑化するE/Eアーキテクチャを容易に開発できるようにするため、実機無しでの ソフトウェア開発を実現するVirtual Platform(VPF),及び,VPF上で動作するSoftware Development Kit(SDK)を提供します。

By 船橋 豊, 主任技師 -- 2022-05

IIoT endpoint devices are becoming increasingly intelligent with significant computing and AI capabilities at very low-power at the end-point, privacy and minimal bandwidth needs.

By Sailesh Chittipeddi, Executive Vice President and General Manager of IIBU -- 2022-05

Tim explains how the new Arm Cortex-M85 platform raises the bar for microcontroller performance and how the RA family will evolve to take advantage of the possibilities.

By Tim Burgess, Senior Director, Product Marketing, IoT Platform Business Division -- 2022-04

高度で複雑な次世代車両システムでは、従来の独立して制御を行う分散型自動車E/Eアーキテクチャから、より統合され高性能なECUに基づく集中型E/Eアーキテクチャへの移行が必要となることが予想されます。Zone-ECU Virtualization Solution Platformは、お客様がそれぞれのゾーンECUプロジェクトに対応するための、関連するSW製品やツールを含む統合型ソリューションを提供する開発プラットフォームです。ETASとRenesasの共同開発に基づくZone-ECU Virtualization Solution Platformは、ハイパーバイザのサポート、安全性、セキュリティ、QoSなどZone ECUに向けたHW主要機能を活用し、ETASの優れたSW製品ポートフォリオやSWコンピテンスによってさらに様々なことを可能とします。

By Darren Buttle, Head of RTA Solutions at ETAS Germany -- 2022-04

ここ過去数年にわたり、モノのインターネットはさまざまなアプリケーションで急激な勢いを見せてきました。AI機能搭載型スマートデバイスは、所有コスト、リソース効率、柔軟性、利便性などの点で多くのメリットをもたらします。しかしながら、デバイスからクラウドへと行ったり来たりするデータ転送プロセスには、追加的レイテンシとプライバシーリスクがつきものです。これはリアルタイムシステムにとって、重大なパフォーマンス・ボトルネックとなりかねます。さらに膨大なデータ量をクラウドに転送するのに、運用コストを押し上げてしまいます。そこで、意思決定、機械学習の処理と分析をローカルで実行するといった、AI処理をエッジで行うために登場したのがエンドポイントAIです。インテリジェント機能がネットワークのエッジで使われるのが特徴です。これによって、機械学習による高度な意思決定を物理的にデータのソースに近づけ、リアルタイム性を実現し、全体的な運用コストの削減を達成できます。

By Kaushal Vora, Senior Director -- 2022-04

RX140に搭載したCTSU2SLの新機能である自動判定機能とMEC機能を使って静電容量式タッチセンサの低消費電力化を実現しました。

By Shuya Ogino, Software Engineer -- 2022-04