Москва
Москва
Саратов
Пн - Пт / 09:00 - 19:00
|
sale@com-pass.ru
|
+7 499 390-06-01
|
8 800 222-86-01
|
Пн - Пт/ 09:00 - 19:00
|
sale@com-pass.ru
|
+7 977 940 26 29
Оставить заявку
0
Количество товаров в корзине: 0 шт.

искусственный интеллект

Synopsys и Nestwave готовят инновационное GNSS-решение для IoT-модемов

Сотрудничество предоставит разработчикам энергоэффективное и высокоточное GPS-решение для устройств с батарейным питанием без дополнительных затрат на специальный GNSS-чип.

Компании Synopsys и Nestwave работают над объединением IP-навигации GPS софт-ядра Nestwave с IP-подсистемой Synopsys DesignWare ARC IoT Communications.

«Интеграция современных передовых навигационных систем в IoT-устройства осложнено ограниченным энергопотреблением», – отметил генеральный директор Nestwave Амбруаз Поппер.

«Объединив программное обеспечение для геолокации с низким энергопотреблением Nestwave с эффективной IP-подсистемой ARC IoT Communications от Synopsys, мы можем предоставить решение для определения местоположения, которое обеспечивает более высокую точность, меньшее энергопотребление и меньшую стоимость по сравнению с существующими решениями GNSS», – пояснил глава Nestwave.

IP-подсистема ARC IoT Communications представляет собой интегрированное аппаратное и программное решение, которое объединяет усовершенствованный DSP процессор ARC EM9D от Synopsys, аппаратные ускорители, выделенные периферийные устройства и радиочастотный интерфейс для обеспечения эффективной работы DSP для приложений Интернета вещей со сверхнизкой полосой пропускания.

Решение Nestwave GNSS использует преимущества эффективных возможностей DSP процессора ARC EM9D и возможность добавления выделенных аппаратных ускорителей или пользовательских инструкций с использованием технологии APEX для снижения требований к частоте, предоставляя клиентам дополнительную полосу пропускания. 

Nestwave разработала передовые глобальные навигационные спутниковые системы (GNSS) со сверхнизким энергопотреблением для использования в приложениях Интернета вещей. При интеграции с IoT-модемом, таким как NB-IoT, Cat M1, LoRa или Sigfox, решение предлагает недорогую геолокацию для новых приложений, таких как отслеживание активов, «умные» фабрики и «умные» города без необходимости во внешнем чипе GNSS.

Крупнейший в Китае полигон для беспилотных автомобилей появится в Ухане

В 2020 году Национальная демо-зона КНР для испытаний автономных транспортных средств с искусственным интеллектом (Ухань) будет значительно расширена, сообщает ChinaTechNews.

По информации администрации Зоны развития Уханя, до конца года километраж испытательных с 5G-покрытием планируется довести до 100 км, что существенно увеличит возможности полигона для беспилотных автомобилей.

После реализации программы, по данным издания, Ухань станет крупнейшей в Китае демонстрационной зоной совместного автономного вождения 5G.

Национальная демонстрационная зона для испытаний автономных транспортных средств (Ухань) была открыта в сентябре 2019 года. Первая очередь полигона включала в себя 28 километров тестовых дорог и 33 базовых станции 5G. Благодаря внедрению национальной системы навигационного позиционирования Beidou зона стала одним из самых передовых полигонов для совместных испытаний автомобилей и дорог V2X в Китае. 

На данный момент свои беспилотные транспортные средства здесь тестируют компании Dongfeng, Baidu, Haylion Technologies, DeepBlue Technology, DeepRoute и AutoX.

На втором этапе строительства полигона откроется 78 километров открытых тестовых дорог, в том числе муниципальных и четвертого транспортного кольца. На их протяжении транспортные средства ждут различные дорожные сценарии, такие как кольцевые развязки, перекрестки, мосты, подземные переходы и станции взимания платы.

Facebook готовит к выпуску инструменты для ориентации ИИ в сложной среде

Компания Facebook сообщила, что в скором будущем готова представить миру программы-ассистенты, способные взаимодействовать с физическим миром и воспринимать его так же, как люди.

Как говорится в сообщении в блоге разработчиков Facebook, будущий ИИ интернет-гиганта научится планировать маршруты, осматривать свое физическое окружение, слушать, что происходит, и создавать визуализацию трехмерных пространств.

Одним из таких продуктов является Semantic MapNet, модуль, который использует форму пространственно-семантической памяти для записи представлений объектов при исследовании своего окружения. (Изображения захватываются с точки зрения модуля в моделировании, во многом как виртуальная камера.)

Facebook утверждает, что эти представления пространств обеспечивают основу для выполнения ряда воплощенных задач, включая навигацию в определенное место и ответы на вопросы.

Semantic MapNet может предсказать, где находятся конкретные объекты (например, диван или кухонная раковина) на созданной им нисходящей арте пиксельного уровня. MapNet создает так называемую «аллоцентрическую» память, которая относится к мнемоническим представлениям, которые фиксируют независимые от точки зрения отношения между элементами и отношения между элементами и окружающей средой.

Semantic MapNet извлекает визуальные особенности из своих наблюдений, а затем проецирует их в места, используя сквозную структуру, декодируя нисходящие карты окружающей среды с метками объектов, которые он видел.

Этот метод позволяет Semantic MapNet сегментировать небольшие объекты, которые могут быть не видны с высоты птичьего полета. Этап проекта также позволяет Semantic MapNet анализировать наблюдения за данной точкой и ее окрестностями. «Возможности построения нейронных эпизодических воспоминаний и пространственно-семантических представлений важны для улучшения автономной навигации, мобильных манипуляций и эгоцентрических персональных помощников искусственного интеллекта», – сообщается в блоге разработчиков Facebook.