Adresář
 

Durakool
 

KEMET
 

INTEL
 

CODICO
 

akYtec GmbH
 

Future Electronics
 

Foremost Electronics
 

Littelfuse
 

Mouser Electronics
 

RUTRONIK
 

Infineon Technologies AG
 

TTI, Inc.
 

ANRITSU
 

Power Integrations
 

AXIOMTEK
HomePage
Elektronické součástky
Embedded
Automatizace průmyslu
Bezpečnost
Měřicí technika
Nářadí a pomůcky
Elektromobilita
Solární energie
Osvětlení
Zaměstnání
Veletrhy, výstavy, akce
Zajímavé videa
Různé
BHI260AB
 
An All-in-One Programmable Smart Sensor
SMI200
 
Nový pohled na klasiku: Kompaktní HMI s
BAHCO
 
Sada izolovaných klíčů BAHCO
s-Sense
 
Moduly s-Sense firmy R&D SOFTWARE SOLUTI
LP-RF
 
Panasonic: LP-RF – cenově dostupné laser
TH381
 
Miniaturní těsné svorky řady TH381
TP-1303
 
Dvoukanálové napájecí zdroje Twintex řad
AR236.B a AR232.B
 
Bezdrátové záznamníky AR236.B a AR232.B
JZ-500 a JZ-500-C
 
Kabely JZ-500 a JZ-500-C černé barvy fir
HF41F
 
Subminiaturní výkonová relé řady HF41F f

Umělá inteligence na okraji i vaší sítě

Umělá inteligence na okraji i vaší sítě

Toto není hudba budoucnosti, s hardwarem AAEON zvládnete nasazení umělé inteligence už nyní. Jak to funguje, a co vše k tomu potřebujete se dočtete v článku.

Proč nyní?

Při současném stavu technologie dokážeme natrénovat hlubokou neuronovou síť (DNN) pro specifické úlohy jako je detekce a rozpoznávání objektů a lidské tváře, rozpoznávání řeči, překlad jazyka, hry (šachy, go atd.), autonomní řízení vozidla, sledování stavu senzorů a rozhodování o prediktivní údržbě strojů, vyhodnocování rentgenových snímků ve zdravotnictví atd. Pro takové specializované úkoly může DNN dosáhnout nebo dokonce převýšit lidské schopnosti.

Proč používat umělou inteligenci na okraji sítě

Například moderní budova obsahuje množství snímačů, vzduchotechnických zařízení, výtahů, bezpečnostních kamer atd. Z důvodů bezpečnosti, latence nebo robustnosti je vhodnější, aby úkoly umělé inteligence běžely lokálně, na okraji lokální sítě, a do cloudu budeme posílat pouze anonymizované údaje, které jsou potřebné k přijímání globálních rozhodnutí.

Hardware na okraji sítě

Pro nasazení DNN na okraji sítě potřebujeme zařízení s dostatečným výpočetním výkonem, současně s nízkou spotřebou energie. Momentální stav technologií nabízí kombinaci CPU s nízkým příkonem a VPU akcelerátorem (x86 CPU SBC+ Intel Myriad X VPU) nebo CPU + GPU (ARM CPU + Nvidia GPU)

Nejjednodušším způsobem jak začít s DNN je použít UP Squared AI Vision X Developer Kit verzi B. Kit je založen na procesoru UP Square SBC s procesorem Intel Atom®X7-E3950, 8GB RAM, 64GB eMMC, Myriad X MA2485 VPU a USB kameru s rozlišením 1920 x 1080 s manuálním ostřením. Na kitu je předinstalována distribuce Ubuntu 16.04 (kernel 4.15) a OpenVINO toolkit 2018 R5.

Toolkit obsahuje překompilované demo aplikace ve složce /home/upsquared/build/intel64/Release a přetrénované modely ve složce /opt/intel/computer_vision_sdk/deployment_tools/intel_models. Chcete-li zobrazit pomůcky pro jakoukoliv demo aplikaci, spusťte ji v terminálu s volbou –h. Před spuštěním aplikace je nutné inicializovat prostředí OpenVINO příkazem source /opt/intel/computer_vision_sdk/bin/setupvars.sh.

Mimo UP Squared AI Vision X Developer Kitu nabízí Aaeon:

1. Moduly založené na Myriad X MA2485 VPU: AI Core X (mPCIe full-size, 1x Myriad X), AI Core XM 2280 (M.2 2280 B+M key, 2x Myriad X), AI Core XP4/ XP8 (PCIE [x4] karta, 4 nebo 8x Myriad X).
2. Sérii BOXER-8000 založenou na modulu Nvidia Jetson TX2.
3. BOXER-8320AI s procesorem Core i3-6100U nebo Celeron 3955U a dvěma AI Core X moduly.
4. Sérii Boxer-6841M se základní deskou pro procesory Intel Core-I nebo Xeon 6./ 7. generace pro patici LGA1151 a 1x PCIe [x16] nebo 2x PCIe [x8] sloty pro GPU s max. příkonem 250W.

Hardware pro učení Pro trénování DNN potřebujeme vysoký výpočetní výkon. Například na soutěži ImageNet v roce 2012 použil vítězný tým konvoluční neuronovou síť AlexNet. Pro učení bylo potřebných 1.4 ExaFLOP = 1,4e6 TFLOP operací. Učení zabralo 5 až 6 dní na dvou Nvidia GTX580 GPU, kde každá měla výpočetní výkon 1,5 TFLOPS.

Následující tabulka shrnuje teoretický špičkový výkon hardwaru.

Pro porovnání, špičkový procesor Intel Xeon Platinum 8180
? má 28 jader se dvěma AVX-512 & FMA jednotkami na jádro
? AVX-512 turbo frekvenci 2,3GHz, pokud jsou aktivní všechna jádra
? stojí 10 000 USD.

Nabízí teoretický špičkový výkon: počet jader * frekvence v GHz * AVX-512 DP FLOPS/Hz * počet AVX-512 jednotek * 2 = 2060.8 GFLOPS v dvojnásobné přesnosti (DP) › 4,1216 TFLOPS v jednoduché přesnosti (32bit).

Jak můžete vidět z tabulky výše, GPU poskytuje mnohem více výkonu pro učení neuronových sítí. Je třeba poznamenat, že počet operací za sekundu není jediným parametrem, který ovlivňuje rychlost učení. Faktory jako velikost RAM, rychlost přenosu dat mezi CPU a RAM, GPU a GPU RAM a mezi jednotlivými GPU rovněž ovlivňuje rychlost učení.

Software

OpenVINO
OpenVINO (open visual inference and neural network) je bezplatný software, který umožňuje rychlé nasazení aplikací a řešení, která napodobují lidské vidění.

OpenVINO toolkit:
? Používá CNN (convolution neural network)
? Dokáže rozdělit výpočty mezi Intel CPU, integrovanou GPU, Intel FPGA, Intel Movidius Neural Compute Stick a akcelerátory s Intel Movidius Myriad VPUs
? Poskytuje optimalizované rozhraní pro OpenCV, OpenCL a OpenVX
? Podporuje Caffe, TensorFlow, MXNet, ONNX, Kaldi frameworky

TensorFlow
TensorFlow je open source knihovna pro numerické výpočty a strojové učení. Poskytuje pohodlné front-end API pro vytváření aplikací v programovacím jazyce Python, samotná aplikace vygenerovaná knihovnou TensorFlow je ale překonvertována do optimalizovaného kódu v C ++, která po zkompilování může běžet na různých platformách, jako jsou CPU, GPU, lokální počítač, clusteru v cloudu, embedded zařízeních na okraji sítě a podobně.

Ostatní užitečný software
Jupyter Lab / Notebook
https://jupyter.org/index.html
https://github.com/jupyter/jupyter/wiki/Jupyter-kernels
https://jupyterlab.readthedocs.io/en/stable
Keras
Pandas 
MatplotLib 
Numpy 

Jak to funguje?

Zjednodušený model neuronu
Zjednodušený model neuronu – perceptron byl poprvé popsán Warrenem McCullochem a Walterem Pittsem, platí stále za referenční normu v oblasti neuronových sítí.

Aktivační funkce f () přidává do perceptronu nelinearitu. Bez nelineární aktivační funkce v neuronové síti (NN) složené z perceptronů, bez ohledu na to, kolik by měla vrstev, by se chovala jako jednovrstvý perceptron, protože sčítání těchto vrstev by nám poskytlo jen další lineární funkci. Nejčastěji používanou aktivační funkcí je ReLU (rectified linear unit)

y = f(x) = max (0, x), pro x < = 0, y = 0, pro x ? 0, y=x

Inference (přechod vpřed) Obrázek výše zobrazuje hlubokou neuronovou síť (DNN), protože obsahuje více vrstev mezi vstupní a výstupní vrstvou. Všimněte si, že DNN vyžaduje maticové násobení a sčítání. Specializovaný hardware optimalizovaný pro tento úkol, jako například GPU (graphics processing unit) a VPU (vision processing unit) je mnohem rychlejší než univerzální CPU (central processing unit, procesor) a má nižší spotřebu energie.

Učení (zpětný přechod)

Řekněme, že chceme DNN naučit rozeznat na fotografii pomeranč, banán, jablko a malinu, tedy třídy objektů.

1. Připravíme velké množství fotografií výše uvedeného ovoce a rozdělíme je na trénovací set a ověřovací set. Trénovací set obsahuje fotografie a správné, požadované výstupy pro tyto fotografie. DNN bude mít 4 výstupy. První výstup poskytuje skóre (pravděpodobnost), že ovoce na obrázku je pomeranč, druhé poskytuje totéž pro banán atd.

2. Nastavíme počáteční hodnoty pro všechny váhy w_i a předpětí b_i. Typicky se používají náhodné hodnoty.

3. Pošleme první obrázek přes DNN. Síť nám poskytne skóre (pravděpodobnost) na každém výstupu. Řekněme, že první obrázek zobrazuje pomeranč. Výstupy z DNN budou y = (pomeranč, banán, jablko, malina) = (0,5 0,1 0,3 0,1). DNN "říká", že na prvním obrázku je pomeranč s pravděpodobností 0,5.

4. Definujeme si ztrátovou (chybovou) funkci, která kvantifikuje shodu mezi předpovídaným skóre a skutečným skóre. Často se používá funkce E = 0.5*sum (e_j)^2, kde e_j = y_j-y_real_j a j je počet fotografií v trénovacím setu. E_1_pomeranč = 0.5*(0.5-1)^2=0.125, E_1_banán =.0.5*(0.1-0)^2 = 0.005 E_1_jablko = 0.5*(0.3-0)^2 = 0.045, E_1_malina = 0.5*(0.1-0)^2 = 0.005 E_1 = (0,125 0,005 0,045 0,005)

5. Pošleme všechny zbývající fotografie z tréninkového setu přes DNN a vypočítáme ztrátovou funkci pro celý set, E (E_pomeranč E_ banán E_jablko E_malina)

6. Abychom modifikovali všechny váhy w_i a předpětí b_i pro následující trénovací přechod (epochu), potřebujeme vědět vliv každého parametru w_i a b_i na ztrátovou funkci pro každou třídu. Pokud zvýšení hodnoty parametru zvýší hodnotu ztrátové funkce, musíme tento parametr snížit a naopak. Jak ale vypočítáme potřebné zvýšení nebo snížení hodnoty parametrů?

Zkusme jednoduchý příklad.

Máme tři body se souřadnicemi (x y): (1 3), (2,5, 2), (3,5 5). Chceme najít takovou přímku y = w.x + b, pro kterou bude ztrátová funkce E = 0.5*sum (e_j)^2, kde e_j = y_j – y_real_j a j=1, 2, 3 minimální. Abychom udělali úkol co nejjednodušší řekněme, že w = 1,2 a potřebujeme najít pouze b. Jako počáteční hodnotu si zvolíme b = 0.

Vypočítejme si ztrátovou funkci E = 0,5*sum ( e_j)^2 = 0,5*(e_1^2 + e_2^2 + e_3^2), e_1=1,2*1 + b -3, e_2 = 1,2*2,5 + b – 2, e_3 = 1,2*3,5 + b – 5.

Ztrátová funkce je jednoduchá, minimum E můžeme najít vyřešením rovnice ?E/?b = 0. Jedná se o složenou funkci, pro výpočet ?E/?b použijeme pravidlo pro derivování složené funkce.

?E/?b=0.5*((?E/?e_1)*(?e_1/?b) + (?E/?e_2)*(?e_2/?b) + (?E/?e_3)*(?e_3/?b)) = 0.5*(2*e_1*1 + 2*e_2*1 + 2*e_3*1) = (1.2*1 + b – 3) + (1.2*2.5 + b – 2) + (1.2*3.5 + b – 5) = 0 => b = 0.53333.

V praxi, kde může počet parametrů w_i a b_i dosáhnout milion a více není praktické řešit rovnice ?E/?b_i = 0 a ?E/?b_i = 0 přímo, místo toho se používá iterativní algoritmus.

Začněme s b = 0. Následující hodnota bude b_1 = b_0 – ?*?E/?b, kde ? je rychlost učení (hyper-parameter) a -?*?E/?b je velikost kroku. Učení zastavíme, pokud velikost kroku dosáhla definovaný práh, v praxi 0,001 nebo méně. Pro ? = 0,3, b_1 = 0,48, b_2 = 0,528, b_3 = 0,5328, b_4 = 0,53328 a b_5 = 0,5533328. Po pěti iteracích klesla velikost kroku na 4,8e-5 a tady učení zastavíme. Hodnota b získaná tímto algoritmem je prakticky stejná jako hodnota získaná vyřešením rovnice ?E/?b=0.

Tato metoda se nazývá metoda klesajícího gradientu.

Rychlost učení je důležitý hyper-parametr. Pokud je příliš malá, pro nalezení minima ztrátové funkce je potřebných mnoho kroků, pokud je příliš velká, algoritmus může selhat. V praxi se používají vylepšené varianty algoritmu jako například Adam.

7. Opakujeme kroky 5 a 6, dokud hodnota ztrátové funkce neklesne na požadovanou hodnotu.

8. Pošleme přes DNN ověřovací set a vyhodnotíme přesnost.

V současnosti je učení DNN vysoce experimentální proces. Je známo mnoho architektur DNN, každá z nich je vhodná pro specifický rozsah úkolů. Každá DNN architektura má svůj vlastní set hyper-parametrů, které ovlivňují její chování. Vyzbrojte se trpělivostí a výsledek se dostaví..

Více informací o produktech AAEON vám rádi poskytneme na adrese aaeon@soselectronic.cz

2019102102 / 24.10.2019 / Různé / SOS electronic s.r.o. /

Král modulů LTE Cat4
Král modulů LTE Cat4
Nový Quectel modul EG25-G je optimalizován speciálně pro aplikace M2M a IoT. Je celosvětově 4G kompatibilní a díky 3GPP Rel. 11. a technologii LTE poskytuje maximální rychlost přenosu dat až 150Mb/s downlink a 50Mbps uplink. Modul EG25-G jsme zařadili mezi náš skladový sortiment.
.....
Ověřené a vylepšené senzory pro měření rozdílu tlaků
Senzory série SDP800 firmy Sensirion jsou spolehlivým řešením pro precizní měření průtoku vzduchu v nejnáročnějších, ale na náklady citlivých aplikacích pro ohřev, ventilaci a klimatizaci (HVAC), jako je řízení průtoku ve ventilačních rozvodech (VAV), řízení kotlů, větrání s rekuperací a monitorování filtrů.
.....
Ověřené a vylepšené senzory pro měření rozdílu tlaků
Technické poradenství u vás během naší „Tools Tour“
Technické poradenství u vás během naší „Tools Tour“
V uplynulých týdnech jsme se vydali na turné k vám, přímo do vašich firem. Tvrdíme, že v dnešní digitální době je cenné si naše produkty „osahat“ naživo a popovídat si o nich. Ba co víc, technické rady jsou k nezaplacení.
.....
Svorkovnice v sedmi barvách
Zelená, šedá, černá, modrá, červená, žlutá a oranžová - barevné svorkovnice Euroclamp radikálně snižují možnost nesprávného zapojení.
.....
Svorkovnice v sedmi barvách
Rozšiřujeme portfolio IoT produktů o světovou značku USR IoT
Rozšiřujeme portfolio IoT produktů o světovou značku USR IoT
Náš nový dodavatel je odborník na průmyslovou komunikaci IoT se zaměřením na sériové datové sítě a aplikace M2M. Zárukou jeho odbornosti je i certifikace kvality ISO9001 a 20 let zkušeností v byznysu.
.....
Odolné průmyslové konektory - barevnější a levnější
Konektory série CA Hirschmann mají těleso vyrobené ze zesíleného plastu, jsou mimořádně spolehlivé, dokonce i v těžkých podmínkách s vysokou úrovní vlhkosti a prašnosti. Praktické barevné rozlišení je výhodné při instalaci i při údržbě.
.....
Odolné průmyslové konektory - barevnější a levnější
Vyzkoušejte “PlusMinus” - ideální šroubovák pro jističe a svorkovnice
Vyzkoušejte “PlusMinus” - ideální šroubovák pro jističe a svorkovnice
Speciální šroubovák, který není ani plochý ani křížový, ale kombinuje to nejlepší z obou. A to už je opravdu velké PLUS.
.....
Jak funguje EMC filtr?
Švýcarská společnost Schurter nabízí EMC filtry, proudově kompenzované tlumivky jakož i filtry integrované se zásuvkou, vypínačem a pojistkou. Typický EMC filtr obsahuje proudově kompenzovanou tlumivku a kondenzátory třídy X a Y. Jak to ale funguje?
.....
Jak funguje EMC filtr?
Zhaga. Chytré osvětlení pro chytrá města
Zhaga. Chytré osvětlení pro chytrá města
Moderní LED svítidla budou moci díky senzorům a komunikačním modulům poskytovat i chytré služby. Klíčovou součástí těchto svítidel jsou konektory série LUMAWISE Endurance S. Najdete je v našem sortimentu pod značkou TE Connectivity, která je členem konsorcia Zhaga - organizace pro standardizaci komponentů určených k výrobě LED svítidel pro veřejné osvětlení.
.....
3 praktické sety multimetrů pro spolehlivé měření
3 nejprodávanější multimetry ve třech setech pro průmyslovou údržbu - Fluke IMSK nabízí skvělou příležitost pořídit si špičkový přístroj spolu s klešťovým multimetrem a příslušenstvím za zvýhodněnou cenu se slevou 15%.
.....
3 praktické sety multimetrů pro spolehlivé měření
Na světě je první GSM/NB2 kombinovaný modul 
Na světě je první GSM/NB2 kombinovaný modul
Quectel Wireless Solutions, přední světový dodavatel modulů pro internet věci (IoT), uvedl na trh první kombinovaný modul LTE Cat NB2/GSM s duálním režimem BC92, který podporuje fallback mezi sítěmi GSM a NB-IoT a zajišťuje využití síťového pokrytí obou technologií.
.....
Více konektivity za méně peněz
WizFi360 je rychlý, cenově výhodný a hlavně jednoduchý plug&play WiFi modul WIZnet, který je ideální pro různé mobilní bezdrátové IoT aplikace jako jsou vzdálené monitorování nebo senzorové aplikace.
.....
Více konektivity za méně peněz
Infrakamery, které vidí až 4x více detailů než jejich předchůdci
Infrakamery, které vidí až 4x více detailů než jejich předchůdci
Nové infrakamery TG267 a TG297 výrazně urychlují proces tepelné diagnostiky. Rozlišení 160x120px, kombinovaný obraz MSX, nový laser, větší displej nebo snadný přenos dat do mobilních zařízení nyní navíc dostanete za cenu lepší, než byste čekali.
.....
Modul FIS5084 odhalí únik HFC
Stručný návod jak funguje FIS modul pro detekci úniků chladiva, shrnutí jeho vlastností a technické detaily, které nenajdete v běžně dostupném datasheetu.
.....
Modul FIS5084 odhalí únik HFC
Robustné krabičky s elegantným dizajnom
Robustné krabičky s elegantným dizajnom
Séria krabičiek Hammond 1557 prináša prekvapivo príťažlivé riešenie priemyselnej vodotesnej krabičky, s tromi možnosťami montáže, pre rôzne ovládacie panely alebo monitorovacie jednotky.
.....
TŘI důvody pro DC/DC měniče série TRI
Zesílený izolační systém, vysoká přechodná imunita a kompaktní pouzdro DIP24. Díky nejnovějším certifikátům bezpečnosti IT je řada TRI značky TRACOPOWER perfektní volbou pro náročné aplikace v průmyslu, dopravě a přístrojové technice.
.....
TŘI důvody pro DC/DC měniče série TRI
Praktický dvojitý držák pro Nano-SIM karty
Praktický dvojitý držák pro Nano-SIM karty
Dvě SIM karty nám dávají možnost volby operátora s lepším pokrytím, jakož i možnost využívat 4G nebo LPWA technologie. Držák Attend série 115S pro dvě nano-SIM karty má oproti konkurenci několik ověřených výhod.
.....
Kontakt Trio - sada pro dokonalé ošetření kontaktů
Silná trojice sprejů Kontakt Chemie pro kvalitní a spolehlivý kontakt v cenově zvýhodněném balení.
.....
Kontakt Trio - sada pro dokonalé ošetření kontaktů
Zajímavé videa


Arduino LED filament clock


How Intel Makes Chips: Concept to Customer


Ghostbuster's Theme on eight floppy drives


Darude - Sandstorm on Eight Floppy Drives


HDD and Floppy Music: Nirvana - Smells Like Teen Spirit
Firma týdne

Durakool
Adresář


Durakool


KEMET


INTEL


CODICO


akYtec GmbH


Future Electronics


Foremost Electronics


Littelfuse


Mouser Electronics


RUTRONIK


Infineon Technologies AG


TTI, Inc.


ANRITSU


Power Integrations


AXIOMTEK


TDK Corporation


VISHAY


STMicroelectronics


Texas Instruments


Advantech


Microchip Technology Inc.


Molex, LLC


ON Semiconductor


NeoPhotonics


Murata Manufacturing Co.,


NEXPERIA


FARNELL


ICP Deutschland GmbH


SEMTECH


Yamaichi Electronics USA Inc.
Kalendář
IMTS2020, 14.9.-19.9.2020, Chicago, IL
NEPCON Nagoya, Japan, 21.10.-23.10.2020
SPS 2020, Nuremberg, 24.11.-26.11.2020
NEPCON Japan, Tokio, 20.1.-22.1.2021
ISE 2021, Barcelona, Spain, 2.2.-5.2.2021
DistribuTECH, 9.2.-11.2.2021, San Diego, CA
DistribuTECH, 25.1.-27.1.2022, Dallas, TX
DistribuTECH, 7.2.-9.2.2023, San Diego, CA
DistribuTECH, 23.1.-25.1.2024, Indianapolis, IN
DistribuTECH, 11.2.-13.2.2025, Dallas, TX
Interesting video
The ISS Design Challenge ...
Interesting video
Mouser Electronics Warehouse Tour with Grant Imahara
naše portály dle jazyka:

česko/slovenská jazyková verze:
WWW.ELEKTRONIKA.CZ
WWW.ELEKTRONIK-INFO.CZ

anglická jazyková verze:
WWW.ELECTRONICA.ONLINE
WWW.ELECTRONIC-INFO.EU
WWW.COMPONENTS.ONLINE

polská jazyková verze:
WWW.ELEKTRONIKA.ONLINE/pl
WWW.ELEKTRONIK-INFO.PL

ruská jazyková verze:
WWW.ELEKTRONIKA.ONLINE/ru
WWW.ELEKTRONIK-INFO.RU
naše portály dle zaměření:

ELEKTRONIKA.ONLINE :
WWW.ELECTRONICA.ONLINE
WWW.ELEKTRONIKA.CZ
WWW.ELEKTRONIKA.ONLINE/pl
WWW.ELEKTRONIKA.ONLINE/ru

ELEKTRONIK-INFO:
WWW.ELECTRONIC-INFO.EU
WWW.ELEKTRONIK-INFO.CZ
WWW.ELEKTRONIK-INFO.PL
WWW.ELEKTRONIK-INFO.RU

COMPONENTS:
WWW.COMPONENTS.ONLINE
  kontakt:

MALUTKI media s.r.o.
Těrlická 475/22
735 35 Horní Suchá
tel. 00420-603531605
e-mail: info@malutki-media.com



All trademarks are the property of their respective owners.
ISSN 1801-3813