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Wahrscheinlich haben Sie schon vom letzten Technologie Buzzword wie früher IoT, LoRa und Cloud gehört, aber was ist "The Edge" und worum gehts? Die Cloud ist beeindruckend leistungsfähig aber die dauernde Verbindung benötigt Stromversorgung und einen verfügbaren Uplink die nicht in allen Anwendungsgebieten und überall bereitstehen. Edge Computing kann diskrete Aufgaben wie z.B. ob jemand "Ja" gesagt hat auswerten und entsprechend reagieren. Die Audio-Analyse passiert auf dem Edge und nicht in der Cloud. Dies reduziert Kosten und Komplexität erheblich und sorgt dafür, dass keine etwaigen Datenlecks unbeabsichtigt entstehen.
Sparkfuns Edge Development Board wurde in Zusammenarbeit mit Google und Ambiq entworfen und basiert auf der neuesten Edge Technologie. Es ist perfekt für Ihre ersten Schritte mit Stimm- und sogar Gestenerkennung ohne von entfernten Diensten fremder Firmen abhängig zu sein. Ein speziell herausragendes Leistungsmerkmal ist die Verwendung von Ambiq Micro's neuesten Apollo3 Blue Mikrokontroller dessen ultra-effizienter ARM Cortex-M4F 48MHz (mit 96MHz Burst Mode) Prozessor der für den Betrieb des TensorFlow Lite nur 6uA/MHz benötigt. Das Sparkfun Edge Board benötigt nur ~1.6mA@3V und 48MHz und kann von einer CR2023 Knopfzelle für 10 Tage gespiesen werden. Der Apollo3 Blue verfügt über alle Features die man von einem modernen Mikrokontroller erwartet, inklusive sechs konfigurierbaren I2C/SPI Masters, zwei UARTs, ein I2C/SPI Slave, einem 15-Kanal 14-Bit ADC und einem dedizierten Bluetooth Prozessor der BLE5 unterstützt. Zusätzlich verfügt der Apollo3 Blue über 1MB Flash und 384KB SRAM Speicher - mehr als genug für die grosse Mehrheit der möglichen Anwendungen.
Auf dem Edge haben Sie Zugriff auf integrierte Sensoren, Bluetooth, I2C Erweiterungen und GPIO Ports. Damit moderne Features wie etwa Spracherkennung ermöglicht werden, kommen beim Edge-Board zwei MEMS-Mikrofone, der Dreiachsen-Beschleunigungssensor ST LIS2DH12 mit eigenem I2C-Bus und ein Steckverbinderanschluss für eine OV7670 Kamera (nicht enthalten) zum Einsatz. Mit den laufend verbesserten Algorithmen des TensorFlow eröffnen sich für den Anwender immer neue Anwendungsgebiete. Ebenfalls vorhanden auf dem Board ist ein Qwiic Anschluss für I2C Geräte, vier LEDs und vier GPIO Pins. Für den Betrieb von einer CR2032 Knopfzelle ist ein entsprechender Knopfzellenhalter vorhanden. Die Programmierung des Boards erfolgt über ein USB zu Seriell Adapter wie dem Serial Basic Breakout über einen seriellen Bootloader, ein JTAG Programmier und Debug Port steht ebenfalls zur Verfügung.
Als mutiger Entdecker neuer Technologien werden Sie einige fortgeschrittene Konzepte einsetzen, aber keine Angst. Neben Ambiq Micro's Software Development Kit und Sparkfuns SDK Setup Guide gibt es eine Vielzahl von Beispielanwendungen.
Eigenschaften:
- Mikrokontroller
- 32-bit ARM Cortex-M4F processor mit Direct Memory Access
- 48MHz CPU Takt, 96MHz mit TurboSPOT™
- Extrem niedrige Stromaufnahme: 6uA/MHz
- 1MB Flash
- 384KB SRAM
- Dedizierter Bluetooth Prozessor mit BLE 5
- Onboard
- ST LIS2DH12 3-Achsen Accelerometer
- 2x MEMS Mikrophone mit Operationsverstärker
- OV7670 Kamera Anschluss
- Qwiic Anschluss
- 4 x GPIO Pins
- 4 x User LEDs
- 1 x User Taster
- FTDI-konformer serieller Header zur Programmierung
- Bluetooth Antenne
- CR2032 Knopfzellenhalter für Batteriebetrieb
- Was das Edge macht
- Der niedrige Stromverbrauch ermöglicht Machine Learning Anwendungen am Rande des Netzwerk ('Edge') ohne einen zentralen Computer oder eine Internet Verbindung zu benötigen
- Stimm-, Gesten- oder Bilderkennung sind möglich mit dem TensorFlow Lite. (Hinweis: Beispiele für Stimmerkennung sind vorhanden, Gesten- und Bilderkennung sollten bald von TensorFlow veröffentlich werden)
- Generell
- 1.8V - 3.6V Versorgungsspannungsbereich
- Kleiner Formfaktor: 1.6in x 1.6in x 0.35in (40.6mm x 40.6mm x 8.9mm)
Dokumente:
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