يتضمن الجناح معالِج تعلُّم الآلة القابل للكشف واكتشاف الأجسام ، والذي يُدَّعى أنه يتيح تريليونات من عمليات تعلُم الآلة في الثانية على الأجهزة المحمولة.

بالإضافة إلى التعلم الآلي ، يهدف هذا الجناح إلى توفير وظائف الشبكة العصبية لفئة جديدة من الأجهزة ذات إمكانات الحوسبة المتقدمة بما في ذلك الكشف عن الكائنات.

يركز الإطلاق الأولي على المعالجات المحمولة ، على الرغم من أن الشركة تقول أن منتجات التعلم الآلي المستقبلية سيتم تصميمها للاستخدام في أجهزة الاستشعار ومكبرات الصوت الذكية ، إلى الترفيه المحمول والمنزل.

يأخذ المعالجون وحدة معالجة الرسوميات (GPU) لحساب الأداء وتحديد الكائن في مشاريع التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. يقدمون أكثر من 4.6 تريليون عملية في الثانية. تشير الشركة إلى أن هناك زيادة أخرى في الإنتاجية الفعالة في الاستخدامات الواقعية من خلال إدارة البيانات الذكية. بالنسبة للبيئات الحرارية والمقيدة من حيث التكلفة ، تتمتع المعالجات بكفاءة تزيد عن ثلاثة تريليون عملية في الثانية لكل واط (TOPs / W).

يوفر معالج اكتشاف الكائنات اكتشافًا في الوقت الفعلي مع معالجة عالية الدقة بالكامل بمعدل 60 إطارًا في الثانية.

برنامج الشبكات العصبية Arm ، عند استخدامه جنبًا إلى جنب مع مكتبة Arm Compute Library و CMSIS-NN ، تم تحسينه للشبكات العصبية وجسر الفجوة بين إطارات TensorFlow و Caffe و Android NN ووحدات المعالجة المركزية Arm Cortex ووحدات معالجة Arm Arm GPU ومعالجات ML.

ستكون مجموعة IP متاحة للمعاينة المبكرة في أبريل من هذا العام ، مع توافر عام في منتصف 2018.