GPT4 最近有多流行就不用我多说了。微软、苹果、百度等巨头纷纷效仿。这个赛道最近出现了各种资本的涌入,就像PC互联网向移动互联网转型时的爆发一样。
乍一看,人工智能基本上是互联网、云计算、电机、智能制造的领域。跟它有什么关系吗?有必要花费精力吗?
笔者密切关注各巨头动向,发现新能源相关的半导体巨头早已入局!
MATLAB在预测性维护中的应用
MATLAB对于电机和AI的应用主要是预测性维护的探索。例如电机寿命预测、电机故障诊断与维护等。
在电机出现故障或工作异常情况之前,可以提前预测这种现象,通过预测可以提前采取措施,将问题消灭在萌芽状态。
另一个例子是使用强化学习的PMSM 磁场定向控制:
深度学习在FOC中的应用
详细内容请参考强化学习工具箱。
英飞凌PSoC6 集成深度学习功能
2021年6月消息,英飞凌将深度学习功能集成到工业和消费类MCU PSoC6中。
ModusToolbox ML为开发者提供丰富的工具包,轻松融入AIoT人工智能互联网。以电动汽车为例,汽车将是未来智能物联网的重要组成部分。作为AIOT的重要组成部分,它们的智能程度将根据现状以指数速度迭代。
ModusToolbox 弥合了机器学习和嵌入式系统设计之间的重要差距,提供了灵活的工具和模块库,可轻松优化、验证和部署英飞凌超低功耗微控制器深度学习模型框架上的常用软件训练。 ”
意法半导体IMU集成机器学习功能
2022年6月,MCU巨头ST发布了一款包含机器学习核心的汽车级惯性测量单元。
ML核心是一个由电路连接的硬连线处理引擎,可以直接在传感器上运行AI算法,确保从传感事件到车辆响应的短时间延迟,在不影响系统功耗和计算能力的情况下实现复杂的实时性能要求远低于嵌入应用处理器或基于云的人工智能解决方案的要求。
横河电机的人工智能服务
日本巨头横河电机于二月份推出了自己的人工智能服务产品。
2022年3月,横河电机和JSR公司的弹性体业务部门(现归ENEOS Materials所有)成功完成了为期35天的现场测试。在本次测试中,人工智能用于对化工厂中现有控制方法无法控制的设施进行自主控制,需要根据工厂人员的判断手动操作控制阀。这是世界首创。通过横河电机今天宣布的一项新服务,客户可以使用FKDPP算法创建人工智能控制模型并将其安装在边缘控制器上。该服务具有以下特点和优势: 特点
由于简化了人工智能模型创建过程,即使是非人工智能专家也可以创建自主控制人工智能模型并将其安装在e-RT3边缘控制器上。安装有自主控制人工智能的边缘控制器也可以在其他设施仍在运行时进行改造。支持短至0.01秒的控制周期,特别适合需要快速响应的设备控制应用。
仅手动控制时实现自主控制
抑制过冲
显着缩短稳定时间能够在相互冲突的要求之间实现适当的平衡
与自动调谐PID 控制相比,该解决方案能够抑制超调并将稳定时间缩短约65% —— 所需的自动调谐PID 控制器设置时间为大约30分钟,而自主AI控制大约需要10分钟。
自动整定PID控制与自主AI控制的比较
我经常和同事交流,电机行业的技术迭代比较慢。但当新的趋势来临时,我们必须跳出传统的视角,多接触、多感受。也许我们会错过这个机会! GPT4是最近爆炸性的技术革命!
不要害怕被AI取代,而是感受它、理解它、为我所用!