La placa de visión de IA de bajo consumo dura "años" con una sola batería

Eta Compute ha lanzado una placa de visión integrada con inteligencia artificial (IA) integrada que, según la empresa, puede permitir aplicaciones de visión que pueden durar años con una sola batería.

El factor de forma pequeño de la placa de visión de IA ECM3532 (1.5 "x1.5"), la batería incorporada, el Internet de las cosas (IoT) de bajo consumo y la conectividad Bluetooth Low-Energy lo hacen adecuado para la creación de prototipos, las pruebas de campo y la implementación de la visión integrada de AI aplicaciones. La placa incluye tres sensores (luz ambiental, micrófono, acelerómetro / giroscopio), una cámara Himax HM0360 de bajo consumo y un conector de expansión.

La compañía dijo que su operación de energía ultrabaja elimina las barreras con las soluciones o tarjetas tradicionales conectadas que tienen una duración de batería extremadamente limitada y un alto consumo de energía. La placa de visión AI es la segunda de su familia de placas, módulos y sistemas diseñados por Eta Compute.

La nueva placa es compatible con la plataforma de desarrollo de aprendizaje automático (ML) de Edge Impulse para un rápido desarrollo de redes neuronales, lo que hace que el diseño de puntos finales de visión energéticamente eficientes sea perfecto. Las empresas colaboraron para integrar el software TENSAI Flow de Eta Compute, optimizando el flujo de diseño para la eficiencia en el diseño de IA integrado de dispositivos inteligentes de próxima generación. Este software permite a los desarrolladores verificar rápidamente la viabilidad y la prueba de concepto, y permite un diseño perfecto desde el concepto hasta el firmware, para la creación de aplicaciones de aprendizaje automático en IoT y dispositivos periféricos de bajo consumo. TENSAI Flow incluye un compilador de redes neuronales, un zoológico de redes neuronales y middleware que comprende FreeRTOS, nivel de abstracción de hardware (HAL) y marcos para sensores, así como habilitación de IoT / nube.

En comparación con la implementación directa en un dispositivo competitivo de la misma red neuronal CIFAR10, el compilador de redes neuronales TENSAI en TENSAI SoC (sistema en chip) mejora la energía por inferencia en un factor de 54x. El uso de la red neuronal CIFAR10 del zoológico de redes neuronales TENSAI y el compilador de redes neuronales TENSAI mejora aún más la energía por inferencia, llevando esta cifra a un factor de 200x.

A través de su interfaz con Edge Impulse, TENSAI Flow permite a los desarrolladores adquirir y almacenar de forma segura datos de capacitación para que los clientes se capaciten una vez y tengan modelos del mundo real para el desarrollo futuro. El software optimiza automáticamente los modelos de IA de TensorFlow Lite para el TENSAI SoC de Eta Compute, ofreciendo una alta optimización y eficiencia energética. Con TENSAI Flow, TENSAI SoC puede cargar modelos AI que incluyen interfaces de sensor sin problemas. TENSAI Flow proporciona la base para aprovisionar y conectar automáticamente dispositivos a la nube y actualizar el firmware por aire en función de nuevos modelos o datos.

Al explicar la importancia de la capacidad de visión integrada de bajo consumo, Jeff Bier, fundador de Edge AI and Vision Alliance, dijo:“Con la visión por computadora, los dispositivos pueden comprender el mundo que los rodea, lo que les permite ser más capaces, más seguros, más fáciles de usar y más autónomo. Pero los algoritmos de visión son muy intensivos en computación, y el consumo de energía requerido para brindar el rendimiento de procesamiento necesario ha hecho que estas capacidades no sean prácticas para muchas aplicaciones potenciales. Aplaudimos la innovación y la colaboración de Eta Compute con otras empresas de Edge AI y Vision Alliance, que está haciendo que la visión sea factible en muchas nuevas aplicaciones sensibles a la energía ".

El CEO y cofundador de Edge Impulse, Zach Shelby, comentó:“Junto con Edge Impulse, los desarrolladores de Eta Compute pueden diseñar, probar e implementar aplicaciones integradas rápidas en una multitud de cargas de trabajo, desde la detección de objetos hasta la clasificación y el conteo real, a través de los espectros de humanos, animales y máquinas ". Ted Tewksbury, CEO de Eta Compute, agregó:"Por primera vez, pueden confiar en una placa integrada complementada por la plataforma de desarrollo de aprendizaje automático de Edge Impulse para implementar aplicaciones de visión que pueden tener el poder de transformar la vida y el trabajo de las personas".