Cartesiam IDE adiciona classificação de anomalia de borda em MCUs Arm Cortex-M

A Cartesiam introduziu uma nova versão de seu ambiente de desenvolvimento integrado (IDE) que, segundo ela, é a primeira a permitir a classificação de anomalias diretamente em todos os microcontroladores (MCUs) Arm Cortex. Também introduziu uma nova plataforma baseada na web para os usuários baixarem conjuntos de dados reais de casos de uso representativos e anunciou uma parceria com a Bosch Connected Devices and Solutions para estender sua linha de produtos IoT com o IDE da Cartesiam.

Tendo apresentado no início deste ano um IDE para desenvolvedores criarem aplicativos de treinamento e inferência de inteligência artificial (AI) em microcontroladores, a empresa anunciou agora a disponibilidade do NanoEdge AI Studio V2, que além de simplificar a criação de aprendizado de máquina (ML) e inferência, agora adiciona bibliotecas de classificação para implementação direta em MCUs Arm Cortex-M.

Cartesiam disse que este novo IDE tem uma abordagem superior para detecção e classificação de anomalias. Isso ocorre porque o modelo é treinado no microcontrolador, o que significa que a detecção de anomalias ativa o classificador para caracterização, informando ao sistema exatamente o que está errado, não apenas que há um problema genérico 'esta é a chave para dar aos usuários a inteligência necessária para fazer mais decisões informadas.

Joël Rubino, CEO e cofundador da Cartesiam, explicou a embedded.com, “Nossa solução foi projetada desde o primeiro dia dentro da caixa de um microcontrolador. Nós redesenvolvemos, a partir da álgebra, todo o aprendizado de máquina (ML) e algoritmos de processamento de sinal para rodar nativamente dentro de um MCU. Outras soluções no mercado são soluções "reduzidas" de uma estrutura projetada para rodar em servidores com poder de computação ilimitado, memória, conjuntos de dados e assim por diante, para caber em um microcontrolador e, portanto, nossas bibliotecas são muito mais otimizadas em relação à concorrência - como o Google TensorFlow e outras soluções de software de IA em execução na nuvem. Normalmente cabemos em 4Kb de RAM em uma configuração típica e, na maioria das vezes, abaixo de 1Kb. ”

Otimizado para MCUs Arm Cortex-M, Cartesiam disse que seu IDE não requer a experiência de cientistas de dados e engenheiros de processamento de sinal, uma vez que é uma ferramenta de desktop intuitiva que permite que os desenvolvedores incorporados se concentrem em resolver problemas de negócios em vez de selecionar algoritmos. Ele permite o aprendizado rápido no limite, realizando aprendizado iterativo em 30 mseg em um Arm Cortex-M4 80 MHz para fornecer inteligência rapidamente.

A empresa disse que milhares de dispositivos embarcados IoT (IIoT) industriais disponíveis comercialmente já estão em produção com o NanoEdge AI Studio V1 para detecção de anomalias. Com a adição de bibliotecas de classificação ao NanoEdge AI Studio V2, os desenvolvedores podem agora ir mais facilmente além da detecção de anomalias para qualificar problemas diretamente nos terminais.

“A Cartesiam faz ferramentas para desenvolvedores embarcados, oferecendo uma abordagem intuitiva de botão que não requer nenhum conhecimento em ciência de dados, abrindo a IA para bilhões de dispositivos embarcados com recursos limitados construídos com MCUs Arm Cortex-M”, comentou Rubino. “Projetamos inicialmente o NanoEdge AI Studio para atender à demanda de nossos clientes em manutenção preditiva, que, por terem acumulado dados sobre o uso de seus equipamentos, nos pediram para ajudá-los a qualificar facilmente seus eventos, bem como antecipá-los. A nova versão de nosso IDE permite que esses clientes - e qualquer outro designer embarcado - desenvolvam sem esforço uma biblioteca de classificação sem os desafios usuais associados ao processamento de sinais e habilidades de aprendizado de máquina. Isso reduz drasticamente os custos e acelera o tempo de lançamento no mercado. ”

Ele acrescentou:“Nossa solução é executada em um PC. Nenhuma conexão com a nuvem ou custo necessário. Muitas empresas, especialmente europeias, são céticas quanto ao envio de seus dados para a nuvem (devido a questões de privacidade de dados) e ao custo oculto da computação em nuvem ”.

Amostra de conjuntos de dados em uma nova plataforma baseada na web, parceria com a IoT da Bosch
A Cartesiam também introduziu um ‘explorador de casos de uso’ em data.cartesiam.ai, uma nova plataforma baseada na web. Os usuários podem baixar conjuntos de dados reais e experimentar o NanoEdge AI Studio IDE em casos de uso representativos, como detecção de obstrução do ventilador, detecção de câncer de mama, detecção de volume da bolsa a vácuo e outros. A empresa disse que irá aprimorar continuamente o portal com conjuntos de dados adicionais.

Simultaneamente com o lançamento de seu novo IDE e plataforma web, a Bosch Connected Devices and Solutions está adicionando o NanoEdge AI Studio da Cartesiam para estender sua linha de produtos IoT existente, o kit de desenvolvimento de domínio cruzado ou XDK.

Ando Feyh, chefe de responsabilidade técnica da Bosch Connected Devices and Solutions, disse:“Com sua gama de oito sensores, a plataforma XDK permite que os designers monitorem, controlem e analisem processos remotamente via Bluetooth ou Wi-Fi, permitindo que nossos clientes criem mais rapidamente máquinas conectadas inteligentes. O NanoEdge AI Studio V2 aumenta a funcionalidade exclusiva do XDK, fornecendo a capacidade de processar dados para detecção e classificação de anomalias para um ou mais sensores. Diante disso, planejamos usar a plataforma da Cartesiam em uma ampla gama de projetos internos e externos, e estamos trabalhando em conjunto com a Cartesiam em uma integração do NanoEdge AI Studio com nosso XDK. ”