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DESCRIPTION

에지 컴퓨팅이 여기 있습니다! "IoT", "LoRa"및 "클라우드"와 같은 기술 용어의 긴 계보에 대한이 최신 항목에 대해 들어 보셨을 것입니다. 그러나 "엣지"란 무엇이며 왜 중요한가요? 클라우드는 매우 강력하지만 항상 연결하려면 사용할 수없는 전원과 연결이 필요합니다. 엣지 컴퓨팅은 누군가 "예"라고 답했는지 확인하고 그에 따라 응답하는 것과 같은 개별 작업을 처리합니다. 오디오 분석은 웹이 아닌 가장자리에서 수행됩니다. 이는 잠재적 인 데이터 프라이버시 유출을 제한하면서 비용과 복잡성을 크게 줄입니다.

Google 및 Ambiq와 협력하여 SparkFun의 Edge 개발 보드는 최신 첨단 기술을 기반으로하며 다른 회사의 먼 서비스에 의존하지 않고도 음성 및 제스처 인식에 발을 담그는 데 적합합니다. 진정으로 특별한 기능은 Ambiq Micro의 최신 Apollo3 Blue 마이크로 컨트롤러를 사용하는 것입니다.이 마이크로 컨트롤러는 매우 효율적인 ARM Cortex-M4F 48MHz (96MHz 버스트 모드 포함) 프로세서가 6uA / MHz만으로 TensorFlow Lite를 실행하도록 사양이되어 있습니다. SparkFun Edge 보드는 현재 ~1.6mA@3V 및 48MHz를 측정하며 최대 10 일 동안 CR2032 코인 셀 배터리에서만 실행할 수 있습니다. 아폴로 블루 스포츠의 모든 최첨단 여섯 구성 I 등의 현대적인 마이크로 컨트롤러의 예상 기능 2 , C / SPI 마스터, 두 개의 UART를 하나의 I 2C / SPI 슬레이브, 15 채널 14 비트 ADC 및 BLE5를 지원하는 전용 Bluetooth 프로세서. 무엇보다 Apollo3 Blue에는 1MB의 플래시와 384KB의 SRAM 메모리가있어 대부분의 애플리케이션에 충분합니다.

Edge에는 센서, Bluetooth, I 2 C 확장 및 GPIO 입력 / 출력 에 대한 액세스가 내장되어 있습니다 음성 인식과 같은 엣지 컴퓨팅 케이스를 지원하기 위해 Edge 보드에는 MEMS 마이크 2 개, 자체 I 2 C 버스 에 ST LIS2DH12 3 축 가속도계 1  , OV7670 카메라 인터페이스 용 커넥터 (별도 판매 및 곧 기능 제공 예정)가 있습니다. TensorFlow가 알고리즘을 업데이트함에 따라 SparkFun Edge에 대한 더 많은 기능이 열릴 것입니다. 온보드 Bluetooth 안테나는 Edge에 즉시 연결을 제공합니다. 2 를 추가하기위한 Qwiic 커넥터도 보드에서 사용할 수 있습니다.C 센서 / 장치, 4 개의 LED 및 4 개의 GPIO 핀. 보드의 저전력 기능을 자랑하기 위해 CR2032 코인 셀 홀더에서 배터리 작동을 제공했습니다. 보드 프로그래밍은 직렬 부트 로더를 통해 직렬 기본 브레이크 아웃 과 같은 외부 USB 직렬 어댑터로 처리 되지만 고급 사용자를 위해 JTAG 프로그래밍 및 디버거 포트도 사용할 수 있습니다.

이 새로운 기술의 용감한 탐험가는 고급 개념을 사용해야하지만 걱정하지 마십시오. Ambiq Micro의 소프트웨어 개발 키트와 SDK 설정 가이드 사이에서 하드웨어 작업을 시작할 수있는 많은 예제에 액세스 할 수 있습니다.

이제 나가서 최신 기계 학습 기술을 사용하여 자신 만의 손끝으로 놀라운 것을 만들어보세요!

참고 : HM01B0 하이 맥스 카메라 스파크 펀 가장자리에 포함되어 있지 않으며 별도로 구입해야합니다.



FEATURES

Microcontroller

  • 32-bit ARM Cortex-M4F processor with Direct Memory Access
  • 48MHz CPU clock, 96MHz with TurboSPOT™
  • Extremely low-power usage: 6uA/MHz
  • 1MB Flash
  • 384KB SRAM
  • Dedicated Bluetooth processor with BLE 5

Onboard

  • ST LIS2DH12 3-axis accelerometer
  • 2x MEMS microphones with operational amplifier
  • Himax HM01B0 camera connector
  • Qwiic connector
  • 4 x GPIO connections
  • 4 x user LEDs
  • 1 x user button
  • FTDI-style serial header for programming
  • Bluetooth antenna
  • CR2032 coin cell holder for battery operation

What It Does

  • High processing to current consumption ratio enables machine learning applications on the 'Edge' of networks, without the need for a central computer or web connection.
  • Voice, gesture, or image recognition possible with TensorFlow Lite. (Note: Voice examples are provided. Gesture and image examples hope to be released by TensorFlow soon)

General

  • 1.8V - 3.6V supply voltage range
  • Small 1.6in x 1.6in x 0.35in (40.6mm x 40.6mm x 8.9mm) form factor
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