|
실시간 제어 시스템을 위한 고정밀 AI 지원 오류 모니터링
실시간 제어 시스템에서 센서 데이터는 시스템의 작동 상태를 모니터링하고 고장을 나타낼 수 있는 이상을 감지하는 데 중요한 역할을 합니다. 인공 지능(AI)은 고급 알고리즘, 데이터 처리 및 예측 분석을 활용하여 고장을 정확하게 감지하는 시스템의 능력을 크게 향상시킬 수 있습니다. 두 가지 실제 예제가 포함된 이 세션에서는 새로운 C2000 실시간 마이크로컨트롤러 제품이 AI를 사용하여 장애 모니터링 애플리케이션의 정확도를 높이고 시스템의 제어 기능을 동시에 처리하는 방법을 알아보세요.
산업용 실시간 제어 시스템: 최신 기술 트렌드 및 솔루션
실시간 제어 시스템이 점점 더 복잡해짐에 따라 경쟁 우위를 유지하는 것은 매우 중요합니다. 이 세션에서는 사이버 보안, 다중 프로토콜 산업용 통신, 향상된 제어 루프 성능, 최적화된 전력 효율, AI 기반 오류 감지 등 5가지 주요 동향을 중점적으로 다룹니다. 최신 애플리케이션별 마이크로컨트롤러 제품과 레퍼런스 설계에서 지원되는 혁신적인 접근 방식을 사용하여 이러한 트렌드와 관련 과제를 해결하는 방법을 배울 수 있습니다.
|
TI MSPM0 서브시스템으로 범용 MCU 설계 문제 해결하기
마이크로컨트롤러는 개별 아날로그 부품에 비해 향상된 제어, 보드 공간 감소 및 비용 절감을 제공합니다. 그러나 소프트웨어 개발은 장벽이 될 수 있습니다. TI의 MSPM0 MCU 서브시스템은 소프트웨어 노력을 간소화하는 기본 구성 요소를 통합하여 개발을 가속화합니다. 각 서브시스템은 지침, 통찰력 및 소프트웨어를 사용하여 사용자의 요구에 맞게 조정할 수 있습니다. 이 세션에서는 TI의 Arm Cortex-M0+ MCU 포트폴리오에 대해 알아보고 아날로그 및 감지부터 통신 브리지 및 제어까지, 신속한 개발을 지원하도록 설계된 서브시스템을 살펴보세요.
가장 포괄적인 M0+ MCU 포트폴리오로 원활하게 전환하기
올바른 툴과 리소스를 활용하면 새로운 기술로 원활하게 전환할 수 있습니다. 이 프레젠테이션에서는 기존 Arm® Cortex® -M0+ 프로젝트를 STM8, Microchip 및 Renesas와 같은 플랫폼에서 현재 시판되는 가장 포괄적인 M0+ 마이크로컨트롤러 포트폴리오가 포함된 MSPM0 플랫폼으로 쉽게 마이그레이션하는 방법을 보여드릴 것입니다. STM8 마이그레이션 툴을 사용하는 방법과 TI에서 제공하는 핀 호환 옵션을 알아보고, 하드웨어 및 소프트웨어 마이그레이션을 간소화하는 가이드 및 소프트웨어 툴을 검토해 보십시오.
|
TI 무선 태양광 관리 시스템으로 견실한 무선 태양광 솔루션 설계하기
무선 연결은 확장 가능하고, 안정적이며, 추적 가능한 태양광 네트워크에 필수적입니다. 이 세션에서는 태양광 마이크로 인버터 및 추적기 애플리케이션을 위한 빠른 재연결 시간, 간소화된 유지 관리 및 신속한 종료를 제공하는 WSMS(무선 태양광 관리 시스템) 소프트웨어 스택에 대해 알아보겠습니다. WSMS-Mesh는 상호 운용이 가능하고 로열티가 없는 소프트웨어 및 표준 기반 보안을 통해 시장 통합을 지원하며, WSMS-Star는 필수 기능을 손상시키지 않으면서 강력한 성능을 보장하는 합리적인 솔루션입니다.
스마트 홈 연결: TI의 경제적인 Zigbee 지원 저전력 MCU 솔루션 활용하기
오늘날 스마트 홈에서는 상호 운용성, 확장성, 범위, 에너지 효율성, 경제성, 보안 등의 요구 사항이 매우 많습니다. 이 세션에 참여하여 이러한 수요를 형성하는 추세와 스마트 홈에 다양한 통신 프로토콜을 통합하는 데 있어 기술적 장애에 대해 알아보세요. 우리는 주요 스마트 홈 기술인 Zigbee에 중점을 두고, TI의 CC2340 및 CC2755 무선 MCU가 오늘날의 무선 표준을 충족할 뿐 아니라 Zigbee와 같은 신흥 기술에 적응할 수 있는 유연성을 제공하는 방법을 시연합니다.
|
보안 규제에 대비하기 위한 3가지 준비 단계
유럽 연합으로 제품을 배송하는 장치 제조업체에 영향을 미치는 사이버 복원력 법(CRA)과 같은 향후 보안 규정으로 인해 많은 설계자가 규정 준수 요건을 이해하기 위해 분주하게 움직이고 있습니다. 이러한 규정의 범위는 특히 제품에 보안을 추가하는 경우 매우 어려울 수 있습니다. 숙련된 설계자들도 명확한 실행 계획을 통해 혜택을 받을 수 있습니다. 이 대화에서는 현장 보안 가능 장치를 사용하고, 소프트웨어 재료 사양서를 만들고, Arm 기반 프로세서 적합성을 향한 여정을 시작하는 데 도움이 되는 RoT(Root of Trust) 확립이라는 세 가지 실천 가능한 단계를 소개합니다.
에지 AI로 구현하는 확장 가능한 미래 비전
비전AI(인공 지능)는 산업 전반에서 점점 더 관련성이 높아지고 있지만, AI가 임베디드 시스템에 가치를 추가하는 방법을 이해하는 것은 쉽지 않습니다. 임베디드 시스템의 리소스 제약은 AI 통합을 쉽지 않게 하여 투자 및 확장성에 대한 우려를 제기합니다. 당사의 Arm 기반 프로세서는 확장 가능한 솔루션을 제공하므로, 제품 개정 전 제품에 걸쳐 작업을 재사용할 수 있다는 확신을 가지고 AI에 투자할 수 있습니다. 이 세션에서는 에지 AI를 지원하는 제품, 툴 및 에코시스템에 대해 알아보고 예제 애플리케이션을 참조, 에지 AI Studio로 지금 바로 시작하는 방법을 배우게 됩니다.
|
애플리케이션 성능 검증을 위한 mmWave 레이더 테스트 방법론 및 툴 알아보기
TI mmWave 레이더 장치는 비디오 초인종부터 HVAC 시스템까지 다양한 애플리케이션을 위한 강력한 감지 성능을 제공합니다. 그러나 여러 애플리케이션에서 성능을 최적화하기가 어려울 수 있습니다. 이 세션에서는 즉시 사용 가능한 소프트웨어 및 분석 프레임워크를 사용하여 모든 TI mmWave 레이더 애플리케이션을 신속하게 테스트하여 견고한 성능을 보장하는 방법을 안내합니다. IWRL6432AOP를 설정하고, 감지 매개 변수를 조정하여 범위를 늘리거나 잘못된 감지를 줄이고, 데이터 수집 및 분석을 위한 툴을 사용하고, 새로운 알고리즘, 하드웨어 또는 애플리케이션에 대한 성능 메트릭을 검증하는 방법을 배우게 됩니다.
mmWave 레이더 데이터를 사용한 머신 러닝, 간단하게 시작하기
머신러닝은 mmWave 레이더를 포함한 다양한 데이터 세트에서 강력한 패턴 인식 및 성능을 지원합니다. 비디오 및 오디오 데이터에 대한 예는 많이 있지만, 레이더 센서로 시작할 수 있는 리소스가 더 적습니다. 이 세션에서는 오픈 소스 툴을 사용한 간단한 절차와 IWRL6432를 통해 에지에서 머신 러닝 모델을 교육하고 배포하는 데 즉시 사용 가능한 정보를 제공합니다. IWRL6432의 기능을 살펴보고 임베디드 시스템에서 ML의 장점 및 고려 사항을 이해하며 새로운 ML 기반 레이더 애플리케이션을 위한 데이터 수집부터 배포까지 전체 개발 흐름을 따르도록 하겠습니다.