La mobilità è una delle capacità umane innate e indispensabili per la nostra vita.

La mobilità sta attualmente subendo un’importante trasformazione digitale, con nuove esperienze di mobilità determinate da innovazioni tecnologiche come il 5G, l’AI e l’IoT, la costruzione di città intelligenti basate sulla mobilità intelligente e iniziative intersettoriali verso una società sostenibile che iniziano a prendere piede in tutto il mondo.
Con l’introduzione di nuove tecnologie come la guida automatizzata e il MaaS nella mobilità della società, non solo l’efficienza logistica, ma anche le misure di sicurezza per le persone senza patente e i dispositivi edge sono diventate una priorità assoluta, in parte in un contesto di attori delle minacce sempre più sofisticati e raffinati e di superfici di attacco in espansione.
Implementare la sicurezza sui dispositivi edge per contrastare le minacce più recenti richiede competenze e conoscenze specialistiche, anche se chiedere agli ingegneri embedded di farlo può essere impegnativo.

Si avverte inoltre la crescente necessità di integrare le funzionalità di AI e ML (machine learning) nei dispositivi edge. Tuttavia, l’opinione comune è che i microcontrollori dei dispositivi edge siano troppo pesanti per eseguire elaborazioni di tipo AI e ML.
Al giorno d’oggi, gli ingegneri embedded devono affrontare molte sfide, poiché i dispositivi edge devono soddisfare requisiti elevati di velocità, sicurezza, basso consumo energetico e basso costo.
Tuttavia, sapevate che le recenti innovazioni tecnologiche hanno portato alla nascita di microcontrollori che hanno ribaltato la situazione?

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Scoprite le più recenti tecnologie per microcontrollori che superano le sfide affrontate dagli ingegneri embedded e portano nuova intelligenza ai dispositivi edge.
Le funzionalità AI e la tecnologia CAE cloud stanno rivoluzionando il processo di sviluppo nell’industria automobilistica.

In particolare, ci sono esempi di utilizzo di funzioni AI (modelli surrogati) in ambiente cloud, che stanno attirando molta attenzione come nuova tecnologia. Ci sono esempi di riduzione della velocità di sviluppo, dei costi e delle prestazioni.
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