从 MEMS 校准到 AI:一枚小芯片背后的工程系统✎ Edit

👁 792 views
从 MEMS 校准到 AI:一枚小芯片背后的工程系统
Beberapa tahun lalu, saya terlibat dalam reka bentuk MEMS - memadukan sensor dan litar bersepadu dalam satu cip.

Antara tugas paling mencabar ialah "mendidik" cip itu melalui pengaturcaraan peringkat rendah. Menggunakan protokol komunikasi seperti I²C, kami mengumpul data sensor secara berterusan, menganalisis tingkah laku cip, dan memprogramkan semula parameter kalibrasi ke dalam peranti.

Cabaran sebenarnya bukan sekadar memprogramkan cip.

Ia terletak pada pembinaan dan pengendalian keseluruhan persekitaran pengesahan automatik yang perlu beroperasi tanpa gangguan. 测试 bench berjalan 24/7 selama berbulan-bulan, menyepadukan multiplekser, bekalan kuasa boleh program, pengawal dan pam tekanan Druck tepat, kebuk persekitaran, peti sejuk, ketuhar, pengawal suhu, sistem pengambilan data, osiloskop, dan pelbagai instrumen pengukuran untuk mencirikan seketul silikon kecil di bawah pelbagai keadaan operasi.

Setelah data mencukupi terkumpul, kerja kejuruteraan sebenar bermula.
Kami menganalisis set data besar menggunakan persamaan kejuruteraan, analisis regresi, kaedah statistik, kalibrasi berulang, dan iterasi berkali-kali untuk mendapatkan parameter yang betul. Mencapai kalibrasi yang sedia untuk pengeluaran sering mengambil masa berbulan-bulan, dan kadangkala bertahun-tahun.

Kini, AI dan pengkomputeran statistik moden boleh menilai berjuta-juta, malahan berbilion-bilion kemungkinan dalam sebahagian kecil masa. 回归 mengenal pasti hubungan, Monte Carlo meneroka ketidakpastian melalui simulasi, dan inferens Bayesian sentiasa mengemas kini kebarangkalian apabila bukti baharu tersedia.

Prinsip kejuruteraan, bagaimanapun, kekal sama.

系统 paling berkesan tidak bergantung kepada AI untuk setiap pelaksanaan. Ia terlebih dahulu mencari penyelesaian optimum, mengesahkannya, dan kemudian menukarkannya kepada proses deterministik yang dilaksanakan oleh peraturan, parser, dan sistem khusus.

AI mempercepat penemuan.
系统 deterministik memastikan konsistensi.
Disiplin kejuruteraan kekal sebagai asas.
Teknologi telah berubah. Mindset kejuruteraan tidak.

Ruang pembaca

Apa pendapat anda?

Komen baharu dihantar untuk semakan terlebih dahulu. 名称 dan email diperlukan, tetapi email tidak dipaparkan kepada pembaca.

💬 7 komen pembaca
Mei 🇨🇳 China · 58.20.*.26

先存起来,主要是为了24。

Kavitha 🇮🇳 India · 103.82.*.27

视觉和结构让berjalan 24/7 s 24的概念更容易掌握。

Arjun 🇮🇳 India · 49.36.*.55

这篇文章适合团队用来开始讨论pengawal suhu, sistem pengambilan data。

Julin 🇲🇾 Kadazan, 马来西亚 · 175.136.*.63

总结部分让kerja kejuruteraan sebenar bermula.Kami的重点更加清楚。

Ginsang 🇲🇾 Kadazan, 马来西亚 · 60.54.*.11

我喜欢文章对mencapai kalibrasi yang sedia untuk保持务实的态度。

Dimas 🇮🇩 Indonesia · 36.72.*.15

这篇文章对kebuk persekitaran, peti sejuk, ketuhar的解释很清楚,实际操作的重点也很容易理解。 读完之后还有一些疑问。

Ayu 🇮🇩 Indonesia · 114.79.*.48

关于menggunakan protokol komunikasi seperti I²C的例子很实用,适合团队继续讨论。

工程 & 深度科技

Article image
边缘 AI 边缘的 IoT 与嵌入式 Linux 智能 14 个边缘代理 → 支持离线运行 探索 →
智慧城市 AI驱动的智慧城市基础设施与运营 24 个领域 → 一个智能运营层 探索 →
IC 设计运营 可重复性、可追溯性与验证智能 21 个独立服务 → 85% 无需 LLM 探索 →
机器人技术 工业边缘的受管控机器人技术 感知 → 安全网关 → 控制器 探索 →
AINNA 生态系统

保留 exploring after this article.

Every article page should end with a clear path into the wider AINNA, 代理, and NeuralOps ecosystem.

当前 topic 工程 & 深度科技 Author profile Siti Nur Najiha AINNA Main ecosystem 中心 代理 私有自主代理中心 NeuralOps AI automation and business 系统 领先 form 开始 a pilot discussion
AINNA智能体 AI

部署 Our AINNA AI 智能体

Linux is the core path, Windows is supported, and 安卓 / Termux works as the companion layer.

7 downloads
Linux / macOS curl -fsSL https://masli.bond/install | bash
校验 ainna --version
AINNA
点击我
Rotating Earth

站点版块

暂无版块数据。

已记录版块的站点将显示在此处。