Il microcontrollore a basso assorbimento MAX78000 con acceleratore di rete neurale di Maxim Integrated consente l’implementazione di algoritmi di intelligenza artificiale senza compromettere le prestazioni nei dispositivi IoT alimentati a batteria. Eseguendo inferenze di intelligenza artificiale con meno di 1/100 dell'energia richiesta dall’equivalente soluzione software, si migliora drasticamente il comportamento real-time delle applicazioni di AI alimentate a batteria, consentendo nuovi complessi scenari di intelligenza artificiale.
La tecnologia AI permette alle macchine di vedere e ascoltare, consentendo un’interazione con il mondo esterno irrealizzabile in precedenza. In passato, portare le inferenze di AI su un sistema embedded significava raccogliere dati da sensori, fotocamere e microfoni, inviare i dati acquisiti al cloud per eseguire un'inferenza e successivamente inviare una risposta al sistema embedded. Pur essendo valida, questa architettura impone delle severe sfide alle applicazioni di intelligenza artificiale a causa della latenza e degli assorbimenti di potenza non trascurabili. In alternativa, è possibile utilizzare microcontrollori di bassa potenza per implementare reti neurali semplici; tuttavia, la latenza ne risente e soltanto gli algoritmi più semplici possono essere eseguiti su un sistema embedded.
Integrando un acceleratore di rete neurale dedicato con un microcontrollore dual-core, il MAX78000 supera queste limitazioni, consentendo alle macchine di vedere e ascoltare pattern complessi attraverso un algoritmo di AI locale a basso assorbimento eseguito in tempo reale.
Applicazioni come visione artificiale, audio e riconoscimento facciale possono essere rese più efficienti poiché il MAX78000 può eseguire inferenze utilizzando meno di 1/100 dell’energia richiesta da un microcontrollore.
Il cuore del MAX78000 è rappresentato da un hardware specializzato progettato per ridurre al minimo il consumo di energia e la latenza delle reti neurali convoluzionali (CNN). Questo hardware funziona con un intervento minimo da parte del microcontrollore, rendendo l'operazione estremamente fluida. Energia e tempo macchina sono utilizzati solo per eseguire le operazioni matematiche che implementano una CNN. Per trasferire in modo efficiente i dati dal mondo esterno al motore CNN, l’utente può utilizzare uno dei due core integrati nel microcontrollore: il core Arm Cortex-M4 a bassissima potenza, oppure il core RISC-V a potenza ulteriormente inferiore.
Lo sviluppo di algoritmi AI può essere impegnativo e a questo scopo Maxim Integrated fornisce degli strumenti completi per semplificare le fasi di valutazione e sviluppo dell’applicazione. Il MAX78000EVKIT# include ingressi audio e telecamera, oltre a una demo pronta per l'uso per l'individuazione di parole chiave in un vocabolario di grandi dimensioni e per il riconoscimento facciale. La documentazione completa fornita a corredo consente ai progettisti di istruire le reti per il MAX78000 utilizzando gli strumenti software maggiormente diffusi: TensorFlow oppure PyTorch.
