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-align: left;">等的电子电子设备的机械故障（机械故障征兆检验），非常适用于于IoT领域的边沿排序电子设备和西北侧。

通常，AI晶片要同时实现其机能，须要展开设置推论G际标准的“体能训练”，和透过教给的重要信息来推论如何处置的“逻辑推理”。在这种情况下，“训练”须要汇集庞大的重要信息量逐步形成统计资料库并随时更新，因而展开体能训练的AI晶片须要具备很高的演算潜能，而其耗电也会随之增加。由此可见，面向全G云排序电子设备合作KF的高效能、昂贵的AI晶片不断涌现，而适用于于边沿排序电子设备和端

此次合作KF出的AI晶片，是ROHM在基于韩G安政成城商科学院小宫副教授合作KF的“电子设备端自学演算法”，面向全G商品化合作KF的AI高能*2（AI专用硬件排序电路）和ROHM8位高效率CPU“tinyMicon MatisseCORE（以下简称“Matisse”）”构成。透过将2程控电话A43EI235EAI高能与高效率CPU相结合，能瑞维尼几百mW（仅为过往AI体能训练晶片的1/1000）的CA高效率能同时实现体能训练和逻辑推理。借助本商品，无须相连云伺服器，就能在电子设备终端商品将未明的输入统计数据和商业模式逐步形成“有别于过往”的值并输入，因而可在众多应用领域中同时实现动态机械故障预估。

未来，

韩G安政成城商科学院 商科大学部重要信息工学科 小宫 宏纪 副教授表示：“随

关于tinyMicon MatisseCORE

tinyMicon MatisseCORE（Matisse:Microarithmetic unit 准同时实现了更小的晶片面积和计算机程序、和更高速的演算处置潜能。此外，该商品还符合汽车机能安全G际标准“ISO 26262”、ASIL-D等的明确要求，适用于于对可靠性明确要求高的应用领域。除此之外，借助内建的Chhatarpur“动态增容功能”，在增容时的处置能完全不影响应用领域程序的运行，因而能在应用领域商品工作的同时展开增容。

AI晶片（PY电子设备端自学AI高能的SoC）详细介绍

.4%，并将其重新构建为Chhatarpur的AI高能“AxlCORE-ODL”，同时，借助ROHM的8位高效率微处置器“tinyMicon MatisseCORE”展开AI高能的演算控制，使得仅数十毫瓦的CA高效率能AI体能训练和逻辑推理成为可能。借助本商品，无须相连云伺服器和事先展开AI体能训练，就能电子设备终端商品将未明的输入统计数据和商业模式（例如角速度、电流、放大率、声音等）逐步形成“有别于过往（异常度）”的值并输入，因而不仅能降低云伺服器和通信成本，还能透过终端商品AI展开动态机械故障预估（机械故障征兆检验）。

除此之外，ROHM还提供可安装中央处理器合作N53SI241SV“Arduino*5”用扩展板（PYArduino相容插口）的评估结果板，以方便客户评估结果这款AI晶片。评估结果塞雷县装有无线通讯组件（Wi-Fi和Bluetooth）和64kbit EEPROM（缓存），只需将该评估结果板与感应器等单元相相连，将感应器装在监控对象上，即可在显示器上确认AI晶片的效果。