ML63Q2537-NNNTBZWBY

ROHM Semiconductor
755-ML63Q2537NNNTBZW
ML63Q2537-NNNTBZWBY

Fab. :

Description :
Microcontrôleurs 32 bits - MCU Solist-AI, 32-bit Microcontroller (Arm Cortex-M0+)

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ROHM Semiconductor
Catégorie du produit: Microcontrôleurs 32 bits - MCU
ML63Q2500
SMD/SMT
TQFP-48
ARM Cortex-M0+
256 kB
16 kB
32 bit
12 bit
32.768 kHz
34 I/O
2.3 V
5.5 V
- 40 C
+ 105 C
Reel
Cut Tape
Marque: ROHM Semiconductor
Pays d’assemblage: Not Available
Pays de diffusion: Not Available
Pays d'origine: TH
Type de Ram de données: RAM
Type d'interface: I2C
Sensibles à l’humidité: Yes
Nombre de canaux CAN: 12 Channel
Nombre d'horloges/de compteurs: 1 x 16 bit
Produit: 32-bit Microcontrollers
Type de produit: 32-bit Microcontrollers - MCU
Type de la mémoire programme: Flash
Nombre de pièces de l'usine: 1000
Sous-catégorie: Microcontrollers - MCU
Nom commercial: Solist-AI
Horloges de surveillance (type watchdog): Watchdog Timer
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TARIC:
8542319000
USHTS:
8542310025
ECCN:
3A991.a.2

Microcontrôleurs ML63Q2500 équipés d'IA

Les microcontrôleurs (MCU) équipés d’IA ROHM Semiconductor ML63Q2500 offrent une solution indépendante du réseau pour la détection précoce des anomalies avant la défaillance de l’équipement. Cela contribue à des opérations de système plus stables et plus efficaces en réduisant les coûts de maintenance et le risque d’arrêt de la ligne. Ces dispositifs adoptent un algorithme simple de réseau neuronal à trois couches pour mettre en œuvre la solution d’IA propriétaire de ROHM, Solist-AI ™. Cette fonctionnalité permet aux microcontrôleurs (MCU) d’effectuer indépendamment l’apprentissage et l’inférence de l’IA sans connexion au cloud ou au réseau. Les modules intègrent un processeur Arm® Cortex®-M0+ 32 bits, l’accélérateur d’IA AxlCORE-ODL propriétaire de ROHM et une variété de circuits périphériques. Les microcontrôleurs (MCU) ML63Q2500 permettent une surveillance de l’état opérationnel en temps réel tout en contournant les problèmes de latence du réseau et les risques de sécurité. Avec une faible consommation d'énergie de 40 mW pendant le traitement de l'IA, la série est idéale pour la détection d'anomalies et la maintenance prédictive dans les applications industrielles.