1. 什么是Reality AI工具？

Reality AI工具允許工程師基于高級信號處理生成和構建TinyML和Edge AI模型。用戶可以自動瀏覽傳感器數據并生成優化模型。Reality AI工具包含用于查找最佳傳感器或傳感器組合、傳感器放置位置和自動生成組件規格的分析，并包括時域、頻域方面完全可解釋的模型函數，以及用于Arm Cortex M/A/R實現的優化代碼。

2. Reality AI工具軟件有什么用處？

Reality AI工具軟件是一個邊緣AI平臺，用于支持各種AI用例，包括基于音頻數據、振動數據或其他波形傳感器數據的實時AI應用程序。Reality AI工具軟件生成嵌入式AI模型，這些模型可以作為產品的一部分合并到固件構建中，也可以部署到工廠中低成本的邊緣節點上。

我們的成功案例涉及預測性維護、狀態監測、使用加速度計或其他數據的手勢識別、異常檢測以及基于傳感器數據的其他預測分析。

3. Reality AI的優勢有哪些？

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Reality AI軟件與瑞薩e² studio開發工具集成，并支持所有瑞薩MCU開發板。與瑞薩電機控制套件的集成可作為附加選項提供。

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有些使用量化、壓縮、剪枝或其他機器學習技術會使模型變小，但這會降低準確性的方法。Reality AI的做法是將先進的信號處理方法與機器學習相結合，使用很少的資源提供完全的準確性。

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沒有工程師會部署他們不理解的解決方案，因此Reality AI提供了基于時間和頻率的模型功能的透明度，以及C或MATLAB中提供的完整源代碼。您始終可以向同事和客戶解釋為什么模型會像現在這樣運行，以及為什么應該信任它們。

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傳感器和數據收集占大多數機器學習80%以上的學習成本，而Reality AI的分析可以幫助降低兩者的成本。Reality AI工具可以識別最具成本效益的傳感器通道組合，找到最佳傳感器位置，并生成最低組件規格。它還可以通過在收集數據時查找檢測和數據處理問題來幫助管理數據收集的成本。

4. Reality AI工具軟件支持哪些算法？

Reality AI側重于算法特征發現和優化，使用專有的AI驅動，為給定的機器學習問題確定最佳特征。在大多數情況下，這大大簡化了機器學習問題，允許使用緊湊、簡單和高效的學習算法。對于分類問題，這通常是支持向量機的集合（在嵌入式推理中，SVM具有僅通過幾個矩陣乘法進行評估的明顯優勢）。對于回歸問題，它通常是一個SVM回歸模型，對于異常檢測，我們的軟件通常采用單側SVM或K均值算法。

5. Reality AI工具軟件如何創建嵌入式機器學習模型？

經驗豐富的AI從業者知道：如果你有正確的功能，幾乎任何機器學習算法都會以大致相同的精度找到你想要的東西。Reality AI采取的方法基于以下基本見解：一切都與功能有關。Reality AI工具軟件基于一種專有方法，該方法通過構建優化類之間分離或與目標變量相關性的特征空間，以算法方式確定給定機器學習問題的最佳特征。通過選擇最佳特征空間，對其進行優化以實現最大效率和有效性。Reality AI工具軟件大大簡化了機器學習問題，允許使用緊湊、簡單和高效的學習算法。

6. Reality AI工具軟件支持哪些類型的傳感器？

Reality AI工具軟件適用于大多數類型的傳感器數據，但最適合以高采樣率收集的傳感器數據。例如：加速度計數據、振動、聲音、電流、電壓、射頻和其他可能描述為“波形”的數據。Reality AI可以使用以較低頻率收集的數據，當較慢的時間序列與高頻傳感器結合使用時尤其有效，例如，將周期性溫度和壓力讀數與加速度或振動相結合。但Reality AI工具軟件不僅限于任何傳感器支持特定列表——只要以支持的格式提供，它就會支持來自任何傳感器的數據。

7. 我需要多少數據？

簡單回答是：您將需要“足夠”。多少才夠？這很難估計。對傳感器數據的機器學習是一種歷經數據變化的練習——變化越多，它所需的數據就越多。Reality AI工具軟件具有幫助開發者評估數據覆蓋范圍和就緒情況的功能。

8. Reality AI是一種可解釋的AI嗎？

是的。Reality AI工具軟件的工作原理是在構建機器學習模型之前，基于信號處理轉換構建優化的特征空間。這些特征空間變換可以根據其時域和頻域行為進行可視化，以便工程師可以將機器學習模型功能與自己對傳感器與環境交互的基本物理的理解聯系起來。我們認為Reality AI在用于傳感器數據的Edge AI/TinyML軟件中是獨一無二的，可以提供這種可解釋性。

9. 我可以自己調整模型嗎？還是Reality AI工具軟件是一個“黑匣子”？

Reality AI工具軟件提供了許多模型調整選項。在該過程開始時，開發者可以選擇調整窗口大小和步幅，或者使用基于虛擬示波器觸發器的能量觸發分段。然后，在模型構建過程中，Reality AI工具軟件允許用戶選擇最適合需求的功能集和模型構建，無論是準確性、資源消耗還是可解釋性。構建后，我們提供調整模型，通過更改對誤報的容忍度來調整誤差平衡，并實現不同類型的平滑。最后，為了獲得最高的透明度和可定制性，我們還為MATLAB和C代碼導出提供了專業級選項。

使用這些源代碼選項，開發者可以使用 Reality AI工具軟件作為起點，將其輸出整合到用戶自己的工具堆棧和開發過程中。

10. 我想進一步了解Reality AI相關信息，哪里可以找到？

識別下方二維碼或點擊文末閱讀原文，即可瀏覽各類工具介紹、演示、博客、白皮書等。

Reality AI Software | Renesas

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