BrainChip Holdings ha presentato Akida Pico, il coprocessore di accelerazione AI a più basso consumo energetico che consente la creazione di dispositivi intelligenti, portatili, estremamente compatti e a bassissimo consumo energetico per l’intelligenza artificiale integrata nei sensori e nei dispositivi wearable in applicazioni di consumo, sanità, IoT, difesa e wake-up.
Il coprocessore di accelerazione AI Akida Pico accelera modelli di reti neurali specifici per casi d’uso limitati per creare un’architettura puramente digitale a bassissimo consumo energetico.
Akida Pico consente una personalizzazione sicura per applicazioni quali il rilevamento della sveglia vocale, l’individuazione di parole chiave, la riduzione del rumore vocale, il miglioramento dell’audio, il rilevamento della presenza, l’assistente vocale personale, il campanello automatico, l’IA indossabile, le interfacce vocali per elettrodomestici e altro ancora.
L’ultima innovazione di BrainChip si basa sul motore di configurazione della piattaforma di elaborazione basata su eventi Akida2, che può essere eseguita con una potenza inferiore a un milliwatt per il funzionamento a batteria.
Akida Pico fornisce un’impronta efficiente dal punto di vista energetico per il “risveglio” di microcontrollori o processori di sistema più grandi, con una rete neurale che filtra i falsi allarmi per preservare il consumo energetico fino al rilevamento di un evento.
È ideale per gli hub di sensori o i sistemi che devono essere monitorati in modo continuo utilizzando solo l’alimentazione a batteria, con la necessità occasionale di un’elaborazione aggiuntiva da parte di un host.
L’esclusivo flusso software MetaTF di BrainChip consente agli sviluppatori di compilare e ottimizzare le loro specifiche reti neurali TENN (Temporal-Enabled Neural Networks) su Akida Pico.
Grazie al supporto di MetaTF per i modelli creati con TensorFlow/Keras e Pytorch, gli utenti evitano di dover imparare un nuovo framework di linguaggio macchina e sviluppano e distribuiscono rapidamente applicazioni di intelligenza artificiale per l’Edge.
Tra i vantaggi di Akida Pico ci sono:
– Core NPU standalone a bassissimo consumo (<1mW)
– Supporto di isole di potenza per un’alimentazione minima in standby
– Ambiente di sviluppo standard industriale
– Area del die logico molto ridotta
– Ottimizzazione delle dimensioni complessive del die con buffer di dati configurabili e memoria dei parametri del modello
Akida di BrainChip è una piattaforma di calcolo basata su eventi, ideale per soluzioni di rilevamento precoce e a bassa latenza senza risorse di calcolo massicce per la robotica, i droni, il settore automotive e le soluzioni tradizionali di rilevamento e classificazione.
BrainChip offre una gamma di prodotti software, hardware e IP che possono essere integrati in progetti esistenti e futuri, con una roadmap che consente ai clienti di implementare modelli di intelligenza artificiale multimodali all’edge.
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“Come tutte le nostre piattaforme di abilitazione Edge AI, Akida Pico è stato sviluppato per spingere ulteriormente i limiti dell’elaborazione AI on-chip con la bassa latenza e il basso consumo energetico richiesti dalle applicazioni neurali”, ha dichiarato Sean Hehir, CEO di BrainChip. “Sia che si abbiano competenze limitate in materia di AI, sia che si sia esperti nello sviluppo di modelli e applicazioni di AI, Akida Pico e la piattaforma di sviluppo Akida offrono agli utenti la possibilità di creare, addestrare e testare le reti neurali basate su eventi temporali più efficienti in termini di potenza e di memoria, in modo più rapido e affidabile”.
