人感検出(もしくは特定のオブジェクトの検出)をどんなデバイスにも追加可能——人感検出リファレンスデザインは,CMOS画像センサを通して人の気配を感知するシステムを可能にします。ディープラーニングフレームワークである咖啡やTensorflowを使って更新された学習モデルによって,AIシステムは対象物を検出し位置を示すことができます
電力と性能の最適化——このリファレンスデザインは選択したFPGAに応じて,1兆瓦と0.85 Wの間で電力を消費するスケーラブルなシステム設計を可能にします
低価格で空間効率の良い設計——スケーラブルな推論エンジンはiCE40 UltraPlus-5K FPGAに内蔵でき,性能を向上させ,いくつかのECP5に合わせて拡張することができます