Das energiesparende KI-Vision-Board hält "Jahre" mit einer einzigen Batterie

Eta Compute hat ein integriertes eingebettetes Vision Board mit künstlicher Intelligenz (KI) auf den Markt gebracht, von dem das Unternehmen behauptet, dass es Vision-Anwendungen ermöglichen kann, die mit einer einzigen Batterie jahrelang halten können.

Der kleine Formfaktor (1,5" x 1,5") des ECM3532 AI Vision Boards, der integrierte Akku und das stromsparende Internet der Dinge (IoT) sowie die Bluetooth Low-Energy-Konnektivität machen es für Prototyping, Feldtests und die Bereitstellung von AI Embedded Vision geeignet Anwendungen. Das Board enthält drei Sensoren (Umgebungslicht, Mikrofon, Beschleunigungsmesser/Gyroskop), eine Himax HM0360-Kamera mit geringem Stromverbrauch und einen Erweiterungsanschluss.

Das Unternehmen sagte, dass sein extrem stromsparender Betrieb Hindernisse bei herkömmlichen, angebundenen Lösungen oder Boards mit extrem begrenzter Batterielebensdauer und hohem Stromverbrauch beseitigt. Das AI Vision Board ist das zweite in seiner Familie von Boards, Modulen und Systemen, die von Eta Compute entwickelt wurden.

Das neue Board wird von Edge Impulses Machine Learning (ML)-Entwicklungsplattform für die schnelle Entwicklung neuronaler Netze unterstützt, die das Design energieeffizienter Vision-Endpunkte nahtlos macht. Die Unternehmen arbeiteten zusammen, um die TENSAI Flow-Software von Eta Compute zu integrieren, um den Designfluss für die Effizienz des eingebetteten KI-Designs von intelligenten Geräten der nächsten Generation zu optimieren. Diese Software ermöglicht es Entwicklern, die Machbarkeit und den Machbarkeitsnachweis schnell zu überprüfen und ermöglicht ein nahtloses Design vom Konzept bis zur Firmware für die Erstellung von ML-Anwendungen in IoT- und Low-Power-Edge-Geräten. TENSAI Flow umfasst einen neuronalen Netzwerk-Compiler, einen neuronalen Netzwerk-Zoo und Middleware bestehend aus FreeRTOS, Hardware Abstraction Level (HAL) und Frameworks für Sensoren sowie IoT/Cloud-Aktivierung.

Im Vergleich zur direkten Implementierung auf einem konkurrierenden Gerät des gleichen neuronalen Netzwerks CIFAR10 verbessert der TENSAI-Neuralnetzwerk-Compiler auf dem TENSAI-SoC (System on Chip) die Energie pro Inferenz um den Faktor 54. Die Verwendung des neuronalen Netzwerks CIFAR10 von TENSAI neuronal network zoo und des TENSAI neuronalen Netzwerk-Compilers verbessert die Energie pro Inferenz weiter und bringt diese Zahl auf einen Faktor von 200.

Über seine Schnittstelle zu Edge Impulse ermöglicht TENSAI Flow Entwicklern, Trainingsdaten sicher zu erfassen und zu speichern, damit Kunden einmal trainieren und reale Modelle für die zukünftige Entwicklung haben. Die Software optimiert automatisch TensorFlow Lite AI-Modelle für den TENSAI-SoC von Eta Compute und bietet eine hohe Optimierung und Energieeffizienz. Mit TENSAI Flow kann TENSAI SoC KI-Modelle mit Sensorschnittstellen nahtlos laden. TENSAI Flow bietet die Grundlage, um Geräte automatisch bereitzustellen und mit der Cloud zu verbinden und Firmware basierend auf neuen Modellen oder Daten drahtlos zu aktualisieren.

Jeff Bier, Gründer der Edge AI and Vision Alliance, erklärt die Bedeutung der eingebetteten Bildverarbeitungsfunktionen mit geringem Stromverbrauch:autonomer. Bildverarbeitungsalgorithmen sind jedoch sehr rechenintensiv, und der Stromverbrauch, der erforderlich ist, um die erforderliche Verarbeitungsleistung bereitzustellen, hat diese Fähigkeiten für viele potenzielle Anwendungen unpraktisch gemacht. Wir begrüßen die Innovation und Zusammenarbeit von Eta Compute mit anderen Edge AI- und Vision Alliance-Unternehmen, die Visionen in vielen neuen energiesensitiven Anwendungen möglich macht.“

Der CEO und Mitbegründer von Edge Impulse, Zach Shelby, kommentierte:„Gemeinsam mit Edge Impulse können Eta Compute-Entwickler schnelle eingebettete Anwendungen für eine Vielzahl von Workloads von der Objekterkennung über die Klassifizierung bis hin zur tatsächlichen Zählung entwerfen, testen und bereitstellen. über das Mensch-, Tier- und Maschinenspektrum hinweg.“ Ted Tewksbury, CEO von Eta Compute, fügte hinzu:„Zum ersten Mal können sie sich auf ein integriertes Board verlassen, das durch die Machine-Learning-Entwicklungsplattform von Edge Impulse ergänzt wird, um Vision-Anwendungen bereitzustellen, die das Leben und die Arbeit der Menschen verändern können.“