MIKROE, сербский производитель аппаратных и программных инструментов, анонсировала свою новую Click плату под названием ML Vibro Sens. Эта компактная плата предназначена для точного измерения и анализа движения и вибраций, что делает её идеальным инструментом для разработки и обучения моделей машинного обучения (ML).
На основе 3-осевого низкогравитационного акселерометра FXLS8974CF от NXP, ML Vibro Sens Click предлагает высокую производительность и универсальность. Плата может использоваться для сбора данных, необходимых для обучения ML моделей, которые распознают различные типы вибраций и помогают в мониторинге состояния машин и промышленного оборудования на основе вибрационных паттернов. Кроме того, она может отслеживать движения и активности в носимых устройствах, а также обнаруживать вибрации, вызванные землетрясениями или другими сейсмическими событиями.
FXLS8974CF обеспечивает возможность работы в режиме ультранизкого энергопотребления, что делает его эффективным в различных сценариях. Интегрированные цифровые функции упрощают сбор данных и снижают потребление энергии системы, а надежная работа в широком диапазоне температур повышает надежность в сложных условиях, таких как промышленная диагностика, носимые технологии и экологический мониторинг.
Интересно, что эта Click плата включает два DC мотора, которые имитируют вибрационные стимулы для машинного обучения. Сбалансированный мотор создает стабильные «нормальные» вибрации, служащие базовым сигналом для обучения моделей в «здоровом» состоянии. Небалансированный мотор, в свою очередь, предоставляет настраиваемые вибрационные сигналы, варьирующиеся от низкой интенсивности до специфических частотных вибраций.
Акселерометр FXLS8974CF фиксирует детализированные данные от сбалансированных и небалансированных моторов, что позволяет различать здоровые базовые состояния и аномальные условия. Связь с основным микроконтроллером осуществляется через стандартный 2-проводной интерфейс I2C.
Эта новинка от MIKROE открывает новые горизонты для разработчиков, стремящихся интегрировать машинное обучение в свои проекты, и подчеркивает важность точного анализа вибраций в современных технологиях.