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ML63Q2537-NNNTBZWBY

Name: ROHM Semiconductor ML63Q2537-NNNTBZWBY
Brand: ROHM Semiconductor
SKU: 755-ML63Q2537NNNTBZW
Price: 50.95 PEN
Availability: InStock

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Mouser N.º:

755-ML63Q2537NNNTBZW

Fabricante N.º:

ML63Q2537-NNNTBZWBY

Fabricante:

ROHM Semiconductor

Descripción:

Microcontroladores de 32 bits - MCU Solist-AI, 32-bit Microcontroller (Arm Cortex-M0+)

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	S/50.95	S/50.95
	S/38.69	S/386.90
	S/37.10	S/927.50
	S/32.70	S/3,270.00
	S/31.10	S/7,775.00
	S/31.02	S/15,510.00
Envase tipo carrete completo (pedir en múltiplos de 1000)
	S/26.35	S/26,350.00

.hidden-for-nojs { display: none; } .pull-right-nojs { justify-content: flex-end; }

Atributo del producto	Valor de atributo	Seleccionar atributo
Fabricante:	ROHM Semiconductor
Categoría de producto:	Microcontroladores de 32 bits - MCU
Serie:	ML63Q2500
Estilo de montaje:	SMD/SMT
Paquete / Cubierta:	TQFP-48
Núcleo:	ARM Cortex-M0+
Tamaño de memoria del programa:	256 kB
Tamaño de RAM de datos:	16 kB
Ancho de bus de datos:	32 bit
Resolución del conversor de señal analógica a digital (ADC):	12 bit
Frecuencia de reloj máxima:	32.768 kHz
Número de entradas / salidas:	34 I/O
Voltaje de alimentación - Mín.:	2.3 V
Voltaje de alimentación - Máx.:	5.5 V
Temperatura de trabajo mínima:	- 40 C
Temperatura de trabajo máxima:	+ 105 C
Empaquetado:	Reel
Empaquetado:	Cut Tape
Marca:	ROHM Semiconductor
Tipo de Ram de datos:	RAM
Tipo de interfaz:	I2C
Sensibles a la humedad:	Yes
Cantidad de canales del conversor de señal analógica a digital (ADC):	12 Channel
Cantidad de temporizadores/contadores:	1 x 16 bit
Producto:	32-bit Microcontrollers
Tipo de producto:	32-bit Microcontrollers - MCU
Tipo de memoria de programa:	Flash
Cantidad de empaque de fábrica:	1000
Subcategoría:	Microcontrollers - MCU
Nombre comercial:	Solist-AI
Temporizadores de vigilancia:	Watchdog Timer

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USHTS:: 8542310025
TARIC:: 8542319000
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.