A placa de visão AI de baixo consumo dura ‘anos’ com uma única bateria

A Eta Compute lançou um quadro de visão integrado de inteligência artificial (AI) que, segundo a empresa, pode permitir aplicativos de visão que podem durar anos com uma única bateria.

O formato pequeno da placa de visão ECM3532 AI (1,5 "x 1,5"), bateria integrada e internet das coisas de baixo consumo (IoT) e conectividade Bluetooth de baixa energia tornam-no adequado para prototipagem, teste de campo e implantação de visão integrada AI formulários. A placa inclui três sensores (luz ambiente, microfone, acelerômetro / giroscópio), uma câmera Himax HM0360 de baixa potência e um conector de expansão.

A empresa disse que sua operação de ultra-baixo consumo de energia elimina barreiras com soluções tradicionais com fio ou placas que têm vida útil da bateria extremamente limitada e alto consumo de energia. A placa de visão AI é a segunda em sua família de placas, módulos e sistemas projetados pela Eta Compute.

A nova placa é suportada pela plataforma de desenvolvimento de aprendizado de máquina (ML) da Edge Impulse para o desenvolvimento de rede neural rápida, tornando o design de pontos finais de visão com eficiência energética ininterrupto. As empresas colaboraram para integrar o software TENSAI Flow da Eta Compute, otimizando o fluxo de projeto para eficiência no projeto de IA incorporado de dispositivos inteligentes de próxima geração. Esse software permite que os desenvolvedores verifiquem rapidamente a viabilidade e a prova de conceito e permite um design perfeito desde o conceito até o firmware, para a criação de aplicativos de ML em IoT e dispositivos de ponta de baixo consumo de energia. O TENSAI Flow inclui um compilador de rede neural, um zoológico de rede neural e middleware compreendendo FreeRTOS, nível de abstração de hardware (HAL) e estruturas para sensores, bem como ativação de IoT / nuvem.

Comparado à implementação direta em um dispositivo competitivo da mesma rede neural CIFAR10, o compilador de rede neural TENSAI no TENSAI SoC (sistema no chip) melhora a energia por inferência por um fator 54x. O uso da rede neural CIFAR10 do zoológico de rede neural TENSAI e do compilador de rede neural TENSAI melhora ainda mais a energia por inferência, trazendo este valor para um fator de 200x.

Por meio de sua interface com o Edge Impulse, o TENSAI Flow permite que os desenvolvedores adquiram e armazenem dados de treinamento com segurança para que os clientes treinem uma vez e tenham modelos reais para desenvolvimento futuro. O software otimiza automaticamente os modelos TensorFlow Lite AI para o SoC TENSAI da Eta Compute, oferecendo alta otimização e eficiência de energia. Com o TENSAI Flow, o TENSAI SoC pode carregar modelos de AI que incluem interfaces de sensor perfeitamente. O TENSAI Flow fornece a base para provisionar e conectar dispositivos automaticamente à nuvem e atualizar o firmware over the air com base em novos modelos ou dados.

Explicando a importância da capacidade de visão incorporada de baixo consumo de energia, Jeff Bier, fundador da Edge AI e Vision Alliance, disse:“Com a visão computacional, os dispositivos podem compreender o mundo ao seu redor, permitindo que sejam mais capazes, mais seguros, mais fáceis de usar e mais autônomo. Mas os algoritmos de visão são muito intensivos em computação, e o consumo de energia necessário para fornecer o desempenho de processamento necessário tornou esses recursos impraticáveis ​​para muitas aplicações potenciais. Aplaudimos a inovação e colaboração da Eta Compute com outras empresas Edge AI e Vision Alliance, que está tornando a visão viável em muitos novos aplicativos sensíveis ao consumo de energia. ”

O CEO e cofundador do Edge Impulse, Zach Shelby, comentou:“Junto com o Edge Impulse, os desenvolvedores da Eta Compute podem projetar, testar e implantar aplicativos incorporados rápidos em uma infinidade de cargas de trabalho, desde a detecção de objetos até a classificação e a contagem real, entre os espectros humano, animal e de máquina. ” Ted Tewksbury, CEO da Eta Compute, acrescentou:“Pela primeira vez, eles podem contar com uma placa integrada complementada pela plataforma de desenvolvimento de aprendizado de máquina da Edge Impulse para implantar aplicativos de visão que podem ter o poder de transformar a vida e o trabalho das pessoas”.