Die Lösung integriert das kompakte 60-GHz-FMCW-Radar von Socionext, das in der Lage ist, detaillierte 3D-Umgebungsinformationen bei allen Licht- und Wetterbedingungen zu erfassen, mit dem extrem stromsparenden Spike Neural Processor von Innatera, der Radarmuster direkt am Rand des Sensors interpretiert.
Der neuromorphe Prozessor unterscheidet menschliche von nicht-menschlichen Bewegungen – einschließlich stillstehender Personen – und erreicht eine Erkennungsgenauigkeit von über 99 % bei einem Stromverbrauch von unter einem Milliwatt. Dadurch können Geräte wie Kameras und Funkgeräte im Standby-Modus bleiben, bis die Anwesenheit einer Person bestätigt ist, was die Akkulaufzeit um das Drei- bis Sechsfache verlängert.
„Unser 60-GHz-FMCW-Radar bietet präzise und datenschutzfreundliche Detektion in kompakter Bauform und ist damit ideal für batteriebetriebene IoT-Geräte“, so Matthias Neumann, Senior Marketing Manager Smart Devices & Industrial bei Socionext. „Gemeinsam mit Innatera haben wir eine Präsenzerkennungslösung vorgestellt, die in puncto Genauigkeit, Integrationsflexibilität und Zuverlässigkeit in realen Umgebungen neue Maßstäbe setzt.“.
„Neuromorphes Computing ermöglicht eine neue Generation von Always-On-Funktionen in Geräten dank leistungsstarker, vom Gehirn inspirierter Verarbeitung bei minimalem Energieverbrauch“, sagte Sumeet Kumar, CEO von Innatera.
„Die Kombination unseres Spiking Neural Processors mit dem FMCW-Radar von Socionext ermöglicht eine robuste Echtzeit-Erkennung der Anwesenheit von Menschen mit einer Leistungsfähigkeit, die kein herkömmliches KI-System erreichen kann.“.
