ניו-טק מגזין | יוני 2026 | מהדורה דיגיטלית

Lattice Semiconductor , , מנהל שיווק Hussein Osman » Lattice Semiconductor ,)AI Fellow( , טכנולוג בכיר Nicolas Widynski זיהוי מרובה עצמים בקצה המרוחק באמצעות Lattice sensAI™ 8.0

ייעודיים בעלי פונקציונליות קבועה מגבילים את יכולת ההתאמה כאשר ארכיטקטורות הזיהוי מתפתחות. לכן, פריסה של זיהוי עצמים מודרני בקצה המרוחק נותרת אתגר הנדסי מורכב.

מבוא ) הפך ליכולת MOD זיהוי מרובה עצמים ( בסיסית במערכות ראייה לקצה, ומאפשר למכונות לזהות ולאתר מספר עצמים בו-זמנית תחת אילוצי זמן אמת. ככל שמערכות אלו מתקרבות לחיישן, על המתכננים לאזן בין דיוק לבין מגבלות מחמירות של צריכת הספק, זמן השהיה ועלות מערכת. Lattice sensAI™ 8.0 מערכת הפתרונות מתמודדת עם אתגר זה באמצעות תמיכה בצינורות עיבוד מודרניים לזיהוי עצמים FPGA רב סקאלי על גבי פלטפורמות Model חסכוניות באנרגיה. במסגרת הן Lattice מספקת sensAI 8.0 של Zoo , Generic Multi - object Detection מודל המיועד לגמישות ולהתאמה רחבה, והן Automotive - focused Multi - object מודל המותאם לתרחישי תפיסה Detection משיקים לעולם הרכב. יחד, מודלים אלה מדגימים כיצד ניתן להתאים בסיס ארכיטקטוני משותף לצורכי פריסה מגוונים תוך שמירה על ביצועים דטרמיניסטיים ויעילות בקצה המרוחק.

האתגר של זיהוי מרובה עצמים בקצה המרוחק יהוי מרובה עצמים הוא משימה עתירת ז חישוב מטבעה. בניגוד למשימות של חייבות MOD זיהוי עצם יחיד או סיווג, מערכות לבצע בו-זמנית חילוץ מאפיינים, הסקה רב סקאלית, לוקליזציה של עצמים וסיווג, לעיתים בסצנות דינמיות עם עצמים בגדלים ובצפיפויות משתנים. כאשר מערכות אלו נפרסות בקצה המרוחק, דרישות אלו ניצבות מול מערכת ייחודית של מגבלות: רבות Edge מגבלות הספק וחום: מערכות ■ פועלות ברציפות במסגרת צריכת הספק של פחות מוואט אחד זמן השהיה ודטרמיניזם: מערכות ראייה חייבות ■ לספק התנהגות עקבית בזמן אמת מגבלות זיכרון ורוחב פס: מערכות הפועלות ■ סמוך לחיישן לרוב אינן כוללות את נפחי הזיכרון החיצוני שעליהם מסתמכים מודלים מתקופת הענן נדרשות Edge מחזורי חיים ארוכים: מערכות ■ להתפתח לאורך שנים רבות ללא החלפת חומרה מתקשות להתמודד עם AI גישות מסורתיות להאצת לעיתים קרובות CPU תנאים אלו. הסקה מבוססת אינה עומדת בדרישות זמן אמת, בעוד שמאיצים

מגמות שוק וטכנולוגיה המניעות את האימוץ

ממשיך Edge הביקוש למערכות תפיסה מבוססות לצמוח ככל שהאינטליגנציה עוברת מתשתיות ענן מרכזיות לעיבוד מבוזר סמוך לחיישן. בין הגורמים המרכזיים לכך נמצאים רגישות לזמן השהיה, לוקליות נתונים, פרטיות והצורך בפריסות ניתנות להרחבה. מחקרי שוק צופים צמיחה משמעותית בתחום לאורך המחצית Edge AI ו- Embedded חומרת השנייה של העשור, בעיקר בזכות יישומים מבוססי ראייה בתחומי רכב, תשתיות חכמות, רובוטיקה ואבטחה. במקביל, ארכיטקטורות מודרניות לזיהוי עצמים נשענות יותר ויותר על , המשפר את הדיוק Anchor תכנון רב סקאלי וללא אך גם מגדיל את המורכבות הארכיטקטונית. מגמות אלו מתכנסות לאתגר מרכזי אחד: פריסה של מודלי תפיסה מתקדמים תחת מגבלות מחמירות של הספק, עלות ודטרמיניזם. Lattice זהו ההקשר שבו ממוקמת פלטפורמת . sensAI 8.0

New-Tech Magazine l 40