●全新的TMNPU模塊集成了人工智能(AI)芯片，可用于SimaticS7-1500控制器和ET200MPI/O系統(tǒng)

●使用神經網絡分析視頻、聲音或CPU等數(shù)據

●可以在生產過程中使用機器學習算法

●有效地執(zhí)行分揀/放置應用或基于(人類)專家知識的質量檢驗

西門子推出一款集成了人工智能(AI)芯片的全新模塊，用于SimaticS7-1500控制器和ET200MPI/O系統(tǒng)。SimaticS7-1500TM神經處理器(NPU)使用英特爾MovidiusMyriadX視覺處理器(VPU)，能夠實現(xiàn)神經網絡的高效處理。新模塊配有USB3.1接口和千兆以太網端口，通過SD卡獲得訓練過的神經系統(tǒng)中的功能。傳感器的數(shù)據和來自CPU程序的數(shù)據，在神經網絡的基礎上進行處理。借助機器學習算法，諸如生產工廠的視覺質量檢驗或圖像引導的機器人系統(tǒng)等應用將得以有效實現(xiàn)。這些行為從而變得更高效、更像人類專家。隨著該模塊的推出，西門子將更多的未來技術整合到工業(yè)應用場景。

SimaticS7-1500TMNPU上安裝的VPU采用英特爾新款MyriadXVPU芯片，配有深度神經網絡結構的專用硬件加速器。集成了圖像處理單元與神經網絡計算單元的MyriadX是計算機視覺應用的先驅。嵌入式英特爾芯片可基于訓練過的模型來加速圖像處理過程和快速本地數(shù)據評估，從而促進工業(yè)自動化領域新的應用。

用戶可以在S7-1500TMNPU模塊的集成接口上連接可兼容的傳感器，例如攝像頭或麥克風，傳感器數(shù)據和來自CPU程序的信息，利用神經網絡進行處理，處理的結果再在CPU程序中進行評估。利用傳統(tǒng)圖像處理技術識別工件時，必須極其精準地設置每個工件的數(shù)據;而應用學習算法對所識別的圖像數(shù)據進行分析，工件數(shù)據的設置在一定程度上可以更加靈活。Tensorflow等開放式人工智能框架就是應用于此。

SimaticS7-1500TMNPU的優(yōu)勢在分揀/放置應用場景里，體現(xiàn)在移動機器人必須能夠識別、分揀并放置隨意擺放在箱子中的部件。此外，在質檢方面也將帶來附加價值，例如利用聯(lián)網攝像頭所采集的圖像或數(shù)據對神經網絡進行不斷訓練，模塊將像專家一樣具備判斷產品或工藝一致性、顏色和質量參數(shù)的知識。

背景信息：

人工智能用途繁多，在工業(yè)領域的應用有助于大幅減輕編程和工程開發(fā)的工作量，可使控制邏輯更加靈活敏捷地應對環(huán)境條件變化，也可更加靈活精確地組織生產流程。

西門子的自動化未來(FutureofAutomation)項目展示了西門子對自動化未來發(fā)展方向的遠見卓識，以及人工智能在全集成自動化產品組合中的應用前景。這意味著從現(xiàn)場層、控制器層和邊緣層直至云端，都具有靈活的解決方案。也意味著用戶可以根據環(huán)境和目標應用來調整人工智能解決方案的規(guī)模：例如現(xiàn)場層需要迅速作出響應，而在跨設備和車間層，則需要對海量數(shù)據進行處理并且需要相應的計算能力。