これまでIoTで使われてきた従来のデータ分析方法と比べ、人工知能を利用すると、より高精度で、より短時間で分析が実行できることがわかってきました。機械学習と人工知能は、データセンター内外問わず、安全で予測的な分析ができるからです。さらに、人工知能にリアルタイム分析を組み合わせることで、企業は消費者体験に関する優れたインサイトを得ています。これによってITエンジニアは、これまでのようにエンドユーザーが問題に直面してから動くのではなく、問題に気付かれる前に、解決に向けて行動を移すようになっているのです。
小さくて、性能も良くて、消費電力も低い…そんな使い勝手の良いArmマイコンをお探しの方向けに、RAファミリ初の超小型マイコンであるRA2E2の魅力をお伝えします。また、すぐにRA2E2をお試しできるお手頃価格のFast Prototyping Boardもご紹介！
Renesas RV1S9x61A and RV1S9x62A Intelligent Power Module (IPM) drive photocouplers solve market demands for improved accuracy, energy savings and equipment downsizing.
より高速・高精度なモータ制御が可能で、産業イーサネットやTSN、機能安全に対応したサーボモータの開発を計画されていませんか？RZ/T2M マイクロプロセッサは部品点数を増やさずに高性能・多機能のサーボモータのスムーズな開発に貢献できる製品です。
「組み込みシステムでAIを活用する際に推論速度が高速なら、従来のプログラムにAI機能を追加できるのに」こんなお悩みをよく伺います。 このような課題の解決に適応したe-AIトランスレータ V2.2.0を3月31日にリリースしました。 “TensorFlow Lite”によって8bit量子化されたAIの学習済みモデルに対し、RX、RAファミリが内蔵するDSPやARM CMSISライブラリを活用することで、従来比10倍以上の速度での推論が可能です。
高度な自動運転社会の実現に向けて、大規模かつ複雑なソフトウェアプラットフォームを開発し、ユーザーへ常に最新で届けるために、ルネサスではDevOps手法を適用しています。
The ASIL-D complex driver measures battery cells, integrates safety mechanisms and saves months of Battery Management System (BMS) software development.
モノのインターネットと人工知能は、音声によるコミュニケーションの普及に重要な役割を果たしています。ヒューマンマシンインターフェースエクスペリエンスとして音声が普通のコミュニケーション手段となり、さまざまなアプリケーションで使われています。さらに、よりインテリジェントに改善されたエンドポイントソリューションのおかげで、オンラインおよびオフライン両方での実装が実現しています。ここで次に解決すべき課題となるのが、リアルタイムの音声分析とユーザーエクスペリエンスのバランスをうまく取ることです。音声区間検出、コマンド認識、キーワードスポッティングなどといったコンポーネントは付加価値となり、頑健な音声認識がユーザーに魅力的なエクスペリエンスを提供します。そこでルネサスエレクトロニクスでは、最先端マイクロコントローラとパートナー企業向けのインテリジェント音声処理アルゴリズムを使用しながら、これらの課題解決に取り組んでいます。
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。
