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eIQ Time Series Studioトレーニング：FRDM-MCXN947で時系列MLモデルを構築して実行する

機械学習（ML）がデータの発生源に近づく傾向が続いているのを受け、NXPのeIQ Time Series Studio（TSS）は、開発者がNXPマイクロコントローラに時系列モデルを直接ビルドし、トレーニングして展開するための強力で直感的な環境となります。

この2部構成の実践的トレーニング・シリーズは、FRDM-MCXN947開発ボードとML Vibro Sens Clickセンサ・ボードを使用した、データのインポートからモデルの展開に至る一連のワークフローについて説明する開発者向け教材です。

ラボ1：事前収集データによる分類

トレーニングの最初の部分では、ファンの状態の分類に関する例を交えて、eIQ Time Series Studioの基礎について学びます。以下は学習内容です。

TSSでサンプル・プロジェクトを試してみる。
3軸加速度センサから時系列データをインポートしてラベリングする。
分類モデルをトレーニングして、ファンの4つの状態（オン、オフ、詰まり、摩擦）を検出する。
混乱行列とエミュレーションを使用してモデルのパフォーマンスを評価する。
MCUXpresso IDEを使用してモデルをFRDM-MCXN947開発ボードに展開する。

このラボは、事前に収集されたデータを使用して迅速に開始し、モデル作成とデプロイメントのエンド・ツー・エンドのワークフローを理解するのに理想的です。

ラボ2：実際のセンサ・データによる異常検知

トレーニングの第2部では、ラボ1を土台にして、リアルタイム・データの収集と異常検知の方法について説明します。ML Vibro Sens Clickボードを使用して加速度センサ・データを収集し、そのデータでモデルをトレーニングして異常な振動を検出します。

以下は主な手順です。

TSSでデータ・ロギング・ユーティリティを使用して実際のセンサ・データを収集する。
データ運用ユーティリティを使用してデータセットをクリーンアップし、準備を整える。
カスタムデータを用いた異常検知モデルのトレーニング 。
FRDM-MCXN947ボードでシリアルターミナルインターフェースを使用してモデルを導入しテストする 。

このラボは、開発者独自の環境とセンサ設定に合わせたモデルの構築方法を示すもので、予知保全、振動モニタリング、インダストリアル異常検知などの用途に最適です。

eIQ Time Series Studioを選ぶ理由

NXPのeIQ Time Series Studioは、より広範なeIQツールキットの一部であり、時系列データアプリケーション専用に設計されています。それにより可能になるのは：

加速度センサなどのセンサから、時系列データセットをインポートし、ラベリングする。
組み込みシステム向けに最適化された古典的なMLアルゴリズムを使用してモデルをトレーニングする。
表示されないデータでモデルをテストし、パフォーマンスを検証する。
MCUXpresso IDEまたはVS Codeを使用して、NXPマイクロコントローラにシームレスにモデルを展開する。

トレーニング要件

ハードウェアセットアップ：FRDM-MCXN947ボードとML Vibro Sens Click、FXLS8974CF加速度センサを使用します。
ソフトウェア・ツール：eIQ Toolkit 1.15.1、MCUXpresso IDE v24、およびMCUXpresso SDK 25.03 for FRDM-MCXN947。

まとめ

このトレーニングでは、FRDM-MCXN947で時系列データ用機械学習モデルをビルドするための実践的でアクセスしやすい方法を学びます。初心者から、実データでカスタム・モデルをビルドしてインダストリアル装置のモニタリング、異常検知、予知保全ソリューションの構築といった用途で使うなどさまざまな目的で、eIQ Time Series Studioはアイデアを実現するためのツールと知識を提供します。

NXPのeIQ Time Series Studioを使用して、時系列データ用の機械学習モデルをビルド・展開する方法を学びましょう。この2部構成のトレーニングでは、FRDM-MCXN947開発ボードでのファンの状態の分類方法と異常をリアルタイムに検知する方法を取りあげます。

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