新品報到:ADI發表整合精密庫侖計數器的Nanopower一次電池健康狀態監視器
Analog Devices, Inc. (ADI)推出整合精密庫侖計數器的nanopower一次電池(不可充電)健康狀態(SoH)監視器LTC3337,其設計使得用來與一次電池串聯放置時的相關串連降壓極小。專利的無限動態範圍庫侖計數器可記錄所有累積的電池放電,並將其儲存在透過I2C介面存取的內部暫存器中。靜態電流消耗僅為100nA,進一步延長電池續航力。
下載產品手冊、申請樣品及訂購評估板: www.analog.com/LTC3337
透過線上技術支援社群EngineerZone™聯繫工程師及ADI產品專家:ezchina.analog.com/power
LTC3337並整合其他SoH變數監視功能,可測量並透過I2C報告電池電壓、電池阻抗和溫度。為適應各種一次電池輸入,可透過接腳在5mA至100mA之間選擇峰值輸入限流值。這使該IC能為電池提供一個負載狀態,使無論實際負載如何,電池都能發揮出最大容量,此「電池友好」(battery friendly)特性可進而延長電池壽命。LTC3337適合僅需要偶爾供電的一次電池應用,例如遠端地點、電子門鎖、玻璃破裂檢測器等應用。該元件也可用於可充電電池應用。
LTC3337主要特性:
*電池輸入電壓範圍:1.8V至5.5V
*靜態電流:100nA
*8個一次電池峰值輸入限流值:
5mA/10mA/15mA/20mA/25mA/50mA/75mA/100mA
*一次電池SoH監視器
*整合庫侖計數器(Q),另有針對電池電壓(V)、電池阻抗(Z)和溫度(T)的監視器
Analog Devices 簡介
Analog Devices, Inc. (NASDAQ: ADI)於現代數位經濟之中心發揮重要作用,憑藉種類豐富之類比與混合訊號、電源管理、RF、數位與感測技術,將現實世界之現象轉化為具行動意義的洞察。ADI為全球12.5萬家客戶提供服務,涵蓋工業、通訊、汽車與消費市場之產品超過7.5萬種。ADI公司總部位於麻塞諸塞州威明頓市。更多資訊請瀏覽:www.analog.com 。
同時也有1部Youtube影片,追蹤數超過26萬的網紅MR. ANDY愛迪先生/,也在其Youtube影片中提到,...
電池容量檢測器 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最佳解答
端點AI -- 邁向一兆個智慧端點之路
【作者: Thomas Lorenser】 2021年01月14日 星期四
從工業到家庭、健康照護與智慧城市,由無數的應用和裝置蒐集來的大量數據產生即時的洞察與價值,智能(Intelligence)必須從雲到終端遍及整個網路。因此,提升終端運算能力、並結合機器學習技術,就有可能釋放物聯網終端裝置即時的數據分析力。
越來越多的智能圍繞在我們周遭的世界。我們聽到許多關於物聯網(IoT)、雲端運算與其他令人興奮的科技,如何在未來數十年改變人們生活的預測。從工業到家庭、健康照護與智慧城市,物聯網讓遍及日常生活的各種應用,變得更為豐富,且讓生活因此改觀。
應用的領域相當多元,有數百個子項目與數千個應用。這些應用產生許多數據,但數據本身不重要,重要的是我們可以從中擷取的價值。我們不能仰賴以往把所有數據都傳回雲端伺服器的傳統作法 – 這種作法隨著數據量的增加無法進行擴充,因此需要不同的解決方案。
把數據從端點傳輸至雲端是有代價的,包括更長的延遲、數據傳輸時的用電、頻寬,以及伺服器的容量,這最終也將是使用場景價值成功或失敗的關鍵。這在物聯網中特別容易發生,原因是許多應用必須仰賴最低延遲的即時數據分析與決策。
事實上,有時候端點可能只擁有有限(如果有的話)的連接性。因此,智能的分配必須遍及整個網路,一路到數據源頭的端點,如此我們才能在正確的地方擁有處理能力。提升終端運算能力並結合機器學習技術,就有可能釋放物聯網端點即時的數據分析力,而兩者的匯聚也稱為「端點人工智慧(Endpoint AI)」。
什麼是端點AI,為何它很重要?
端點AI主要是讓端點(即便是最小型的裝置)變得更聰明且更具智慧,可以在端點上執行必要的即時分析,同時:
‧ 改善整體系統效能
‧ 降低耗電量配置
‧ 降低對雲端處理的依賴
我們舉個例子:想像有一個負責監控水管狀態的小型端點,目的在檢測異常情況,例如水管漏水。倘若水管破裂能儘早檢測出來,避免對房屋造成損害,這對於屋主與保險公司都有極大的價值。這種裝置若能檢測出漏水,只需再加上雲端連接性,就能善用端點上的處理能力並創造價值。
不過,如同之前討論過,到目前為止看到的都是「雲端優先」的方法,這種方法把智能放在雲端上,而數據則不斷地沿著網路進行傳輸。然而為了迎合耗電、頻寬與成本的需求,這種方法正在改變,如此才能促成更寬廣的使用場景。舉上述的漏水檢測器為例,把處理能力移到端點內,可以把電池壽命從數個月延長至數年。
對於許多的使用場景而言,最佳的方式是將智能普遍分配到整個網路上,包括一路配置到端點。Arm貴為整個網路上的每個節點,都提出了解決方案:從數據中心、(終端)伺服器、閘道,一路到端點。
今日感測器產生的數據大多被丟棄,原因是要傳輸這些數據,從能源與頻寬的角度來看,成本實在太高。想像一個電池驅動的物聯網端點,使用藍牙、窄頻物聯網,或其它方式連網。端點從各個感測器搜集數據,然後把資料傳至閘道或另一個裝置。
不過,這個使用場景的通訊,往往成為整套系統耗電量最大的一部份。因此,系統架構師得進行取捨,以便在系統的耗電量限制下作業。他們得兼顧端點內感測器數據的資料速率與數據處理,以便讓電池壽命保持在可接受的範圍內。
倘若我們只在感到有興趣的事件發生時,使用機器學習架構方法來儲存或傳送數據,並藉此降低無線電波的使用、同時優化電池的壽命,又會怎?樣呢?儘管這些端點上的運算資源一直以來都太過貧乏,無法在裝置本身支援訊號處理與機器學習,但端點 AI 現在卻讓它變成可能。
事實上,今日已有許多的應用,使用Arm Cortex-M架構的裝置內的機器學習技術。受到Arm在內的許多領先企業機構支持、稱為tinyML的社群運作,正在驅動這個趨勢,目標是在微處理器(MCU)上部署機器學習。
tinyML基金會正在協助讓傳統的嵌入式世界與全新的端點AI世界,找到兩者之間的交集。藉由他們的努力,更多的開發人員現在已經可能直接在微處理器上,運行越來越複雜的深度學習模型,藉以加速端點AI,並產生出全新的使用場景。快速檢視其內容,我們發現它大多利用Arm的IP架構。Cortex-M處理器能提供應對各種既有使用場景的正確功能集。
例如,Audio Analytic 公司使用 Arm Cortex-M0+ 處理器實作聲音辨識。其它的實例則使用 Cortex-M4、Cortex-M7 與 Cortex-M33 的數位訊號處理器(DSP)的運算能力:
接下來呢?
我們正處於一段令人興奮時期的開端,在這個期間,新的科技將促成新的能力,並且讓要求更為嚴苛的物聯網端點使用場景,成為可能。端點搜集越來越多的數據,這些數據可以用節能的方式進行分析並找出型態,並觸發下一步的處理。這也是為何物聯網端點與微處理器(MCU)必須具備更多的能力,以應付與日俱增的需求。
為了支持端點AI的願景,Arm特別開發Cortex-M55(Arm具備最高AI能力的 Cortex-M 處理器)與Ethos-U55(可搭配Cortex-M的微神經網路處理器),兩者是應對許多新興使用場景的完美組合。與現有的Cortex-M處理器相比,Cortex-M55搭配Ethos-U55的總機器學習效能可以提升480倍。
此外,重點不只有IP。Arm的CMSIS-DSP與CMSIS-NN程式庫的演進,以及我們與Google的TensorFlow Lite Micro團隊的協作,將讓開發人員可以更簡便地把他們在之前Cortex-M平台上的作業,轉移到Cortex-M55與Ethos-U55。
端點AI靠視覺-語音-震動驅動
麥肯錫公司已經找出在2025年以前,可為邊緣與端點處理創造出2500億美元硬體價值的橫跨11個產業的100個使用場景。藉由分析這些專供端點AI利用的使用場景,可以發現主要的使用場景都圍繞三個領域:視覺、語音與震動。
預測性維護在許多大眾市場應用中,是一股重要的成長驅動力。據估計,每年因為機器停機造成的損失超過 200 億美元。
我們可預見上述三個類別之一,或是多個類別的使用場景或應用。例如,除了可以使用震動監控來執行異常檢測,也可以利用聲音辨識的技術,或是使用影像。端點AI已能支援設備上的訊號處理和機器學習。
附圖:圖一 : Arm在所有設備及裝置上實現無所不在的人工智慧
資料來源:https://ctimes.com.tw/DispArt-tw.asp?O=HK51E75CFDSARASTD7
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