本文介紹的感測器利用邊緣 AI 演算法檢測馬達的異常行為，進而觸發機器診斷與維護，最終延長設備的使用壽命。

嵌入式工程師都清楚，在邊緣側設備上更新 AI 模型並非易事。通常情況下，工程師將神經網路直接燒錄到韌體中，寄望模型能長期穩定運行；而更新模型往往需要物理接觸設備，還得進行完整的重新編程。

人工智慧（AI）是需要極高的計算能力的。ADI新一代的人工智慧微處理器，能使神經網路在超低功耗上執行。

人工智慧（AI）需要極高的計算能力，MAX78000是新一代AI微控制器，使神經網路能夠以超低功耗執行，實現物聯網邊緣運算。

本文介紹了一種在MAX78000上運行的人臉辨識（FaceID）方法，該模型採用ADI在PyTorch上的開發流程構建，使用不同的開放數據集進行訓練，並部署在MAX78000評估板上。