BrainChip Holdings Ltd, primo produttore commerciale al mondo di intelligenza artificiale ispirata al cervello, ha presentato Akida Pico, il co-processore di accelerazione a basso consumo energetico. Questa innovazione consente la creazione di dispositivi intelligenti, portatili e ultra-compatti per applicazioni di intelligenza artificiale integrate nei sensori e nei dispositivi indossabili in vari settori, tra cui consumi, sanità, IoT, difesa e automazione.

Caratteristiche di Akida Pico:

  • Architettura digitale: Akida Pico accelera modelli di reti neurali specifici per casi d’uso limitati, creando un’architettura puramente digitale che è molto efficiente dal punto di vista energetico.
  • Applicazioni versatili: Supporta varie applicazioni, tra cui il rilevamento della riattivazione vocale, la riduzione del rumore, il miglioramento audio, assistenti vocali e molto altro.
  • Basso consumo energetico: Funziona con una potenza inferiore a un milliwatt, rendendolo adatto per il funzionamento a batteria.

Akida Pico è progettato per fornire un ingombro ridotto e per attivare microcontrollori o processori di sistema più grandi. Utilizza una rete neurale per filtrare i falsi allarmi, contribuendo a preservare l’energia fino al momento in cui viene rilevato un evento. Questo lo rende ideale per hub di sensori o sistemi che richiedono monitoraggio continuo con alimentazione a batteria e necessità occasionali di elaborazione.

Vantaggi di Akida Pico:

  • Core NPU autonomo: Consuma meno di 1 mW.
  • Supporto per isole di alimentazione: Garantisce un consumo energetico minimo in standby.
  • Ambiente di sviluppo standardizzato: Facilita l’integrazione nel processo di sviluppo.
  • Dimensioni ridotte: Ottimizza la superficie del chip con buffer dati configurabili e memoria per i parametri del modello.

Il software MetaTF di BrainChip consente agli sviluppatori di ottimizzare le loro reti neurali temporali (TENN) su Akida Pico, supportando modelli creati con TensorFlow/Keras e PyTorch. Questo significa che gli utenti non devono imparare un nuovo framework per sviluppare e distribuire rapidamente applicazioni AI per Edge.

BrainChip offre una piattaforma di elaborazione basata su eventi, ideale per soluzioni a bassa latenza in settori come robotica, droni e automotive. La società fornisce una gamma di prodotti software, hardware e IP che possono essere integrati in progetti esistenti e futuri, con l’obiettivo di implementare modelli di intelligenza artificiale multimodale all’edge.

Di Fantasy