PSoC 63 Bluetooth LE MCUs bieten 150 MHz Arm-CPU-Leistung und Peripherieoptionen wie Inertialmesseinheit, Mikrofon und Temperatursensor. (Bild: Infineon Technologies)
Gemeinsam mit Edge Impulse erweitert Infineon Technologies das Angebot an KI-Entwicklungstools auf Basis von Tiny Machine Learning für den Mikrocontroller (MCU) PSoC 63 Bluetooth LE. Damit können Entwickler KI-fähiger IoT-Anwendungen mithilfe der Edge-Impulse-Studio-Umgebung jetzt auch Machine-Learning-Anwendungen (ML) für die MCUs entwickeln.
PSoC 63 Bluetooth LE MCUs bieten 150 MHz Arm-CPU-Leistung mit Lowpower-Konnektivität und diverse Peripherieoptionen. So umfasst etwa das CY8CKIT-062-BLE Pioneer Kit in Kombination mit dem E-Ink Display Shield Board (CY8CKIT-028-EPD) eine Inertialmesseinheit, ein Mikrofon und einen Temperatursensor. Es unterstützt Anwendungen, bei denen reale Sensordaten von KI-Modellen verarbeitet werden, die auf Tiny Machine Learning basieren und für Edge-IoT-Umgebungen ausgelegt sind.
Die Bauteile integrieren eine Dual-Core Arm-Cortex-M4F- und Arm-Cortex-M0+-Chiparchitektur sowie Bluetooth LE 5.2 auf einem Chip. Hierzu gehören auch konfigurierbare Spannungs- und Frequenzeinstellungen, integrierte hardwarebasierende Security, kapazitive Schnittstellen und vieles mehr. Mit dieser Kombination aus Energieeffizienz, Kompaktheit und Programmierbarkeit eignet sich diese Variante der PSoC-Familie besonders für Edge-IoT-Anwendungen, bei denen erweiterte ML-Algorithmen zum Einsatz kommen. Mögliche Anwendungen reichen von Wearables bis hin zu Systemen für die industrielle Überwachung.
