ML63Q2557-NNNTBZWBY

ROHM Semiconductor
755-ML63Q2557NNNTBZW
ML63Q2557-NNNTBZWBY

Gam.:

Aprašymas:
32 bitų mikrovaldikliai - MCU Solist-AI, 32-bit Microcontroller (Arm Cortex-M0+)

Eksploatacijos Laikotarpis:
Naujas Produktas:
Naujiena iš šio gamintojo.
ECAD modelis:
Atsisiųskite nemokamą Library Loader, kad galėtumėte konvertuoti šį failą darbui su ECAD įrankiu. Sužinokite daugiau apie ECAD Modelį.

Prieinamumas: 1 000

Turime sandėlyje:
1 000 Galime išsiųsti iš karto
Gamintojo numatytas pristatymo laikas
20 Savaičių Apytikriai apskaičiuotas gamybos laikas gamykloje, jei dalių kiekis didesnis nei nurodyta.
Min. 1   Užsakoma po 1
Vieneto kaina:
-,-- €
Plėt. Kaina:
-,-- €
Numatomas Įkainis:

Kainodara (EUR)

Qty. Vieneto kaina
Plėt. Kaina
11,83 € 11,83 €
8,99 € 89,90 €
8,62 € 215,50 €
7,59 € 759,00 €
7,22 € 1 805,00 €
7,21 € 3 605,00 €
Visa Ritė (Užsakoma po 1000)
6,11 € 6 110,00 €

Produkto Požymis Atributo vertė Pasirinkite Požymį
ROHM Semiconductor
Gaminio kategorija: 32 bitų mikrovaldikliai - MCU
ML63Q2500
SMD/SMT
TQFP-64
ARM Cortex-M0+
256 kB
16 kB
32 bit
12 bit
32.768 kHz
49 I/O
2.3 V
5.5 V
- 40 C
+ 105 C
Reel
Cut Tape
Prekės Ženklas: ROHM Semiconductor
Duomenų RAM type: RAM
Interface Type: I2C
Jautrus drėgmei: Yes
ADC kanalų skaičius: 12 Channel
Laikmačių / skaitiklių: 1 x 16 bit
Gaminys: 32-bit Microcontrollers
Gaminio tipas: 32-bit Microcontrollers - MCU
Programos atminties tipas: Flash
Gamyklinės pakuotės kiekis: 1000
Subkategorija: Microcontrollers - MCU
Prekinis pavadinimas: Solist-AI
Laikmačiai Watchdog: Watchdog Timer
Rasta produktų:
Norėdami rodyti panašius produktus, pažymėkite bent vieną langelį
Pasirinkite bent vieną žymimąjį langelį, kad būtų rodomi panašūs šios kategorijos produktai.
Pasirinkti atributai: 0

Kad ši funkcija veiktų, reikia įjungti „JavaScript“.

TARIC:
8542319000
USHTS:
8542310025
ECCN:
3A991.a.2

ML63Q2500 AI-Equipped Microcontrollers

ROHM Semiconductor ML63Q2500 AI-Equipped Microcontrollers (MCUs) provide a network-independent solution for early anomaly detection before equipment failure. This contributes to more stable and efficient system operations by decreasing maintenance costs and the risk of line stoppages. These devices adopt a simple three-layer neural network algorithm to implement ROHM's proprietary on-device AI solution, Solist-AI™. This feature allows the MCUs to independently perform AI learning and inference without cloud or network connectivity. The modules integrate a 32-bit Arm® Cortex®-M0+ processor, ROHM's proprietary AI accelerator AxlCORE-ODL, and a variety of peripheral circuits. The ML63Q2500 MCUs permit real-time operational status monitoring while avoiding network latency issues and security risks. With a low 40mW power consumption during AI processing, the series is ideal for anomaly detection and predictive maintenance in industrial applications.