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現場主導のエッジコンピューティング:クラウド依存からの脱却とビジネス革新 Michael Parks
コンピューティングの歴史は、さまざまな視点から語ることができます。例えば、ハードウェアとソフトウェアの間の猫とネズミのゲームを考えてみましょう。新しいハードウェアが導入されると、ソフトウェアがその計算能力を最大限に活用するまでには時間がかかります。その後、ソフトウェアはリソースを大量に消費し、ハードウェアが追いつくまで待たなければなりません。もう1つの例は、ローカルとリモートの計算能力の間のやり取りです。用語は変わることがあっても(クラウド対リモート、ローカル対エッジ)、一般的な概念は変わりません。基本的に、エッジコンピューティングは、データをできるだけソースに近い場所で処理することを目的としています。

カスタムロジックでMCUの性能を爆発的に向上 Alistair Winning
電子システムの設計には常に妥協が伴いますが、現代の設計では、より高い性能、追加機能、より小さなフォームファクター、より少ない電力使用、より低いコスト、またはこれらの目標の組み合わせが求められるため、エンジニアにとってかつてないほど難しい課題となっています。これらの課題に取り組む方法のひとつが、カスタマイズ可能なロジックです。カスタムロジックは、マイクロコントローラ(MCU)内部に小型のフィールド・プログラマブル・ゲートアレイ(FPGA)を搭載しているようなもので、ロジック機能を処理するためにソフトウェアや外部ハードウェアだけに頼るのではなく、設計者はマイクロコントローラ内部にカスタムのハードウェアベースの機能を組み込むことができます。これにより、デザイナーは外部コンポーネントに大きく依存することなく、処理速度を向上させ、電力効率を最適化することができます。

RISC-V普及の波、徐々に迫る Marcel Consée
RISC-V(リスクファイブ)とは、「縮小命令セットコンピューター(Reduced Instruction Set Computer) V」の略称で、カリフォルニア大学バークレー校のクルステ・アサノビッチ氏とデビッド・A・パターソン氏が企業と共に開発した命令セットアーキテクチャ(ISA)です。このプロジェクトは、ソフトウェアとハードウェア開発を同時に行う学術研究プログラムから生まれました。

AI法による規制とイノベーション Carolyn Mathas
人工知能(AI)は急速に普及を遂げ、AI活用により素晴らしい機会や画期的な進歩がもたらされていますが、その一方で、AIが悪用される可能性に対して、依然として世界中が懸念を示しています。これに対し最近、欧州連合(EU)において、AIに関する世界初の法的枠組みであるAI法が成立しました。この法律は、AIのリスクに世界規模で対処し、AI使用に関する規則、要件、義務、権利、安全規制、倫理を規定するものです。AI法は、EUにおけるAI開発を支援する3つの政策措置のうちの1つであり、残りの2つ、「AIイノベーションパッケージ」と「AIに関する調整計画」は、責任あるAIの開発を実現するものです。この法規制の中心はリスク管理になります。

RISC-Vはエッジ機械学習(ML)推進のカギに Brandon Lewis
機械学習(ML)を導入すると、誰もがすぐにクラウドのデータストレージと処理には高額なコストがかかることに気づきます。これまで企業の多くは、MLのワークロードをホストするインフラを自社運用することで、このコストを抑えようとしてきました。それでも、規模が大きくなると、ローカルデータセンターの消費電力が増加するなど、さまざまなトレードオフが生じてきます。この措置だけでも、光熱費の増大や機器の熱管理問題を招くことになり、持続可能性の取り組みに影響を与えます。

AIがデータセンターにもたらす7つの革命 Jon Gabay
デジタルの世界では、人工知能(AI)がイノベーションの先駆けとして台頭しています。かつては驚きと懐疑の目で見られていたAIですが、今では強力なツールとして、私たちの世界をSFの世界を越えるものに変革しようとしています。AIが画期的な影響を与えている領域の一つにデータセンターがあります。

ロボット開発を加速するAMD Xilinxロボティクススターターキット Xilinx
ロボットは、数多くのエンジニアリング要素の組み合わせでできています。新しいコンポーネントや要素が加われば、フレームワークにも新しい変化が生まれます。ですから、フレームワークが変わっても高いパフォーマンスを維持することが大きな課題になります。このような変化に適応するために、アダプティブコンピューティングが生まれました。

MicroPythonとPython、その違いとは? Michael Parks
MicroPythonによるプログラミングの最大の魅力の1つは、20年近くにわたりデスクトップ環境で広く使われているCPythonと似ていることです。構文と設計パラダイムがほぼ同じであるため、組み込み開発環境とデスクトップ開発環境との間をほぼシームレスに移行できます。これは、モバイル、デスクトップ、クラウドなど、さまざまなプラットフォームから組み込み電子機器のデータにアクセスすることが求められるIoT時代には、非常に望ましいことです。ツールやプログラミング言語の種類が少なければ、開発要員数を抑え、製品開発サイクルを短縮することができます。とはいえ、組み込みハードウェア環境の性質上、デスクトップと比較して、MicroPythonとCPythonの間には少なからず違いがあることに注意しておく必要があります。

組込みシステムを守る具体的な方法とは? Michael Parks
組み込みシステムは、サーバーはもちろん、最新のパソコンほどの処理能力もないかもしれませんが、デバイスの数が膨大であるため、不正なボットネットや暗号通貨マイニングの格好の標的になっています。組み込みシステムの設計者にとって、セキュリティへの最初の大きな警鐘となったのは、2016年のネスト社製サーモスタットへのボットネット攻撃でした。これが消費者向けIoT製品であったことから、当時、プライバシーとセキュリティに対する意識の高まりもあり、ネスト社のボットネットは大きな議論を巻き起こしました。ただし、こうした議論は、企業はどうすれば低価格のIoT製品にセキュリティを組み込めるのか、消費者はどうすれば家や職場で安全にIoTを利用できるのかという点に終始しがちでした。

量子インターネットとは何か? 誰が使うのか? SJ Barak
近年注目されている「量子インターネット」。そもそも、これぞ最強と言わんばかりに、その名に「量子」を冠しているのはなぜなのでしょうか 。

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