Maxim e Aizip insieme per il rilevamento delle persone nelle applicazioni IoT

Il microcontrollore per reti neurali MAX78000 di Maxim Integrated è in grado di rilevare la presenza di persone in un’immagine utilizzando il modello Visual Wake Words (VWW) di Aizip, con un assorbimento di soli 0,7 millijoule (mJ) di energia per inferenza.

Con una quantità di energia richiesta cento volte inferiore rispetto alle soluzioni software convenzionali, il progetto rappresenta una soluzione per il rilevamento estremamente economica ed efficiente.

La rete neurale a basso assorbimento prolunga la durata della batteria nelle applicazioni IoT che richiedono il rilevamento della presenza umana, inclusa la gestione energetica degli edifici e le telecamere di videosorveglianza intelligenti.

Il microcontrollore a basso assorbimento MAX78000, con acceleratore per reti neurali, esegue le inferenze di AI utilizzando meno di 1/100 dell’energia richiesta dalle soluzioni software convenzionali e migliorando drasticamente il tempo di operatività nelle applicazioni di intelligenza artificiale alimentate a batteria. La rete VWW a precisione mista fa parte della serie Aizip Intelligent Vision Deep Neural Network (AIV DNN) per applicazioni di elaborazione video e immagini ed è stata sviluppata con gli strumenti di automazione del progetto proprietari di Aizip, ottenendo una precisione sul rilevamento della presenza umana superiore all’85%.

“La combinazione delle soluzioni integrate a bassissima potenza di Maxim Integrated e dei modelli compatti di intelligenza artificiale di Aizip rappresenta uno sviluppo importante che consentirà molte nuove ed entusiasmanti applicazioni nel mondo IoT”, ha affermato il professor Bruno Olshausen della Università della California (Berkeley), un esperto riconosciuto a livello internazionale nei modelli computazionali e di reti neurali che svolge anche il ruolo di consulente per Aizip.

“L’architettura, l’ambiente di sviluppo, i modelli e gli esempi di codice per il MAX78000 ci hanno consentito di raggiungere i nostri obiettivi di precisione, latenza e assorbimenti nei tempi previsti”, ha affermato Yuan Lu, cofondatore e presidente di Aizip.

“Aizip ha sfruttato rapidamente la nostra capacità di quantizzazione per layer, riducendo lo spazio necessario per la memorizzazione dei pesi della rete e ottenendo un modello per il rilevamento delle figure umane compatto ed efficiente dal punto di vista energetico. Non vedo l’ora di lavorare con loro su progetti futuri”, ha affermato Robert Muchsel di Maxim Integrated, progettista dell’architettura del microcontrollore MAX78000.

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