NXP Semiconductors ha annunciato di aver aggiunto due nuovi strumenti al suo software di sviluppo AI e machine learning eIQ, per semplificare l’implementazione e l’utilizzo dell’IA nel campo Edge su un’intera gamma di processori edge.
L’eIQ Time Series Studio è dotato di un flusso di lavoro di apprendimento automatico automatizzato che semplifica lo sviluppo e l’implementazione di modelli di machine learning basati su serie temporali su dispositivi di classe MCU, come il portafoglio MCX di MCU o il portafoglio i.MX RT di MCU crossover.
Il GenAI Flow fornisce gli elementi di base per i Large Language Models (LLM) che alimentano le soluzioni di IA generativa.
Questo software di sviluppo AI e machine learning è progettato per essere utilizzate con MPU come la famiglia di processori applicativi i.MX di NXP, queste soluzioni di IA generativa facilitano l’implementazione dell’intelligenza all’edge addestrando gli LLM su dati contestuali specifici.
Ad esempio, una appliance dotato di un LLM addestrato sul manuale utente potrebbe conversare con un utente in linguaggio naturale su come accedere a determinate funzioni, eseguire determinate attività o ottimizzare l’uso e la manutenzione.
Perché è importante
L’implementazione dell’IA in ambito edge offre diversi vantaggi, tra cui la riduzione della latenza, il miglioramento della privacy degli utenti e la riduzione del consumo energetico.
L’espansione dell’eIQ Toolkit di NXP rende queste implementazioni significativamente più facili e veloci, offrendo agli sviluppatori l’accesso a una gamma più ampia di tipi di modelli, dall’IA generativa ai modelli basati sulle serie temporali fino ai modelli basati sulla visione.
Gli utenti sono anche in grado di implementare questi modelli su una gamma più ampia di processori edge.
Maggiori dettagli
L’eIQ Time Series Studio semplifica e riduce il tempo necessario per lo sviluppo e l’implementazione di modelli di intelligenza artificiale basati sulle serie temporali.
Supporta un’ampia gamma di segnali di ingresso, tra cui tensione, corrente, temperatura, vibrazioni, pressione, suono, tempo di volo e altri, nonché combinazioni di questi per la fusione di sensori multimodali.
La capacità di apprendimento automatico consente agli sviluppatori di estrarre informazioni significative da dati grezzi sequenziali nel tempo e di costruire rapidamente modelli di intelligenza artificiale su misura per soddisfare i criteri di prestazioni, memoria, dimensione della memoria flash e precisione.
Lo strumento offre un ambiente di sviluppo completo, che comprende la gestione, la visualizzazione e l’analisi dei dati, nonché la generazione automatica, l’ottimizzazione, l’emulazione e la distribuzione dei modelli.
La sua interfaccia intuitiva consente agli sviluppatori di software di creare librerie ottimizzate per il rilevamento delle anomalie, la classificazione e la regressione, il tutto senza dover disporre di competenze approfondite in materia di scienza dei dati o di intelligenza artificiale.
Il GenAI Flow di NXP rende accessibili le applicazioni di IA generativa sui dispositivi edge.
La pipeline software fornisce un mezzo per ottimizzare i modelli generativi come gli LLM.
Il GenAI Flow fornisce anche Retrieval Augmented Generation (RAG), un metodo per perfezionare in modo sicuro i modelli sulla base di conoscenze specifiche del dominio e di dati privati senza esporre informazioni sensibili ai provider del modello o del processore.
Concatenando più moduli in un unico flusso, i clienti possono facilmente personalizzare gli LLM in base alle loro attività e ottimizzarli per l’implementazione nell’edge con MPU come il processore di applicazioni i.MX 95 di NXP.
Commenti
“L’intelligenza artificiale è la chiave per un mondo che anticipa e automatizza in base ai desideri e alle esigenze degli utenti, ma deve essere sviluppata in modo pratico per l’implementazione edge”, ha dichiarato Charles Dachs, Senior Vice President e General Manager, Industrial and IoT, NXP Semiconductors. “Con strumenti pronti all’uso adatti sia a piccoli modelli di IA su MCU come il portafoglio MCX, MCU crossover come l’i.MX RT700, sia a modelli di IA più grandi e generativi che girano su dispositivi più potenti come il processore per applicazioni i.MX 95, NXP offre agli sviluppatori un’ampiezza di opzioni senza precedenti per l’intero spettro di modelli di IA e processori edge abilitati all’IA. NXP sta rendendo l’IA edge veramente pratica per gli sviluppatori in un’ampia gamma di mercati”.
