I SoC wireless a 2,4 GHz migliorano le prestazioni AI/ML di 4 volte utilizzando un sesto dell’energia con il nuovo toolkit software AI/ML che ottimizza TensorFlow per tutti i SoC Silicon Labs.
Silicon Labs, ha annunciato le famiglie di SoC wireless BG24 e MG24 a 2,4 GHz per sistemi Bluetooth e multiprotocollo. L’azienda ha anche annunciato una nuova piattaforma hardware e software che aiuterà a portare AI/ML nelle applicazioni wireless ad alte prestazioni dei dispositivi periferici alimentati a batteria. Pronte all’uso, le famiglie BG24 e MG24 a bassissima potenza supportano più protocolli wireless e incorporano PSA Level 3 Secure Vault, ideale per numerose applicazioni smart home, mediche e industriali. La soluzione SoC e software per l’Internet of Things (IoT) annunciata oggi include:
- Due nuove famiglie di SoC wireless a 2,4 GHz, che presentano i primi acceleratori AI/ML integrati del settore, supporto per Matter, Zigbee, OpenThread, Bluetooth Low Energy, Bluetooth mesh, funzionamento proprietario e multiprotocollo, il più alto livello di certificazione di sicurezza del settore, capacità a bassissimo consumo energetico e la più grande capacità di memoria e di flash nel portafoglio di Silicon Labs.
- Un nuovo toolkit software progettato per consentire agli sviluppatori di creare e distribuire rapidamente algoritmi di intelligenza artificiale e apprendimento automatico utilizzando alcune delle suite di strumenti più popolari come TensorFlow.
“I SoC wireless BG24 e MG24 rappresentano una straordinaria combinazione di funzionalità, tra cui un ampio supporto multiprotocollo wireless, durata della batteria, apprendimento automatico e sicurezza per le applicazioni IoT Edge“, ha affermato Matt Johnson, CEO di Silicon Labs.
L’accelerazione AI/ML integrata migliora le prestazioni e l’efficienza energetica
I designer di prodotti IoT comprendono l’enorme potenziale offerto dall’intelligenza artificiale e dall’apprendimento automatico per portare un’intelligenza ancora maggiore alle applicazioni edge come i sistemi di sicurezza domestica, i monitor medici indossabili, i sensori che monitorano le strutture commerciali, le apparecchiature industriali e altro ancora. Tuttavia, l’implementazione dell’intelligenza artificiale o dell’apprendimento automatico nei dispositivi edge comporta ancora oggi pesanti problemi in termini di prestazioni e consumo energetico che potrebbero vanificare i vantaggi dell’AI/ML.
Il BG24 e l’MG24 consentono di superare queste problematiche nei dispositivi a bassissima potenza con la qualità degli acceleratori AI/ML integrati. Questo hardware specializzato è progettato per gestire calcoli complessi in modo rapido ed efficiente, con test interni che mostrano un miglioramento delle prestazioni fino a 4 volte e un miglioramento dell’efficienza energetica fino a 6 volte. Poiché i calcoli ML vengono eseguiti sul dispositivo locale anziché nel cloud, la latenza di rete viene eliminata per un processo decisionale e azioni più rapidi.
Le famiglie BG24 e MG24 hanno anche le più grandi capacità di memoria flash e memoria RAM nel portafoglio di Silicon Labs. Ciò significa che il dispositivo può evolversi verso il supporto multiprotocollo, con Matter e con algoritmi ML addestrati con set di dati di grandi dimensioni. Grazia a PSA Level-3 Secure Valt, il livello più alto di certificazione di sicurezza per i dispositivi IoT, il Soc fornisce la sicurezza necessaria in prodotti come serrature, apparecchiature mediche e altre implementazioni sensibili in cui è fondamentale proteggere il dispositivo dalle minacce esterne. Per saperne di più sulle capacità dei SoC BG24 e MG24 e visualizzare una demo su come iniziare, al seguente link è disponibile il Tech Talk didattico “Unboxing the new BG24 and MG24 SoCs“.
Il software AI/ML e il supporto per Matter aiutano i progettisti a creare nuove innovative applicazioni.
Oltre a supportare in modo nativo TensorFlow, Silicon Labs ha collaborato con alcuni dei principali fornitori di strumenti di intelligenza artificiale e ML, come SensiML ed Edge Impulse, per garantire che gli sviluppatori dispongano di una toolchain end-to-end che semplifica lo sviluppo di modelli di machine learning ottimizzati per implementazioni integrate di applicazioni wireless. Utilizzando la nuova toolchain AI/ML col Simplicity Studio di Silicond Labs e le famiglie SoC BG24 e MG24, gli sviluppatori possono creare applicazioni che traggono informazioni da vari dispositivi connessi, comunicando tra loro utilizzando Matter, per poi prendere decisioni intelligenti basate sull’apprendimento automatico.
Ad esempio, in un edificio commerciale, molte luci sono controllate da rilevatori di movimento che monitorano l’occupazione, per determinare se le luci devono essere accese o spente. Tuttavia, quando si digita su una scrivania con un movimento minimo, il sistema di controllo potrebbe spegnere le luci perché non idoneo a rilevare questo tipo di movimento; collegando i sensori audio con i rilevatori di movimento tramite il livello di applicazione Matter, i dati audio aggiuntivi, come il suono della digitazione, possono essere elaborati da un algoritmo di apprendimento automatico per consentire al sistema di illuminazione di prendere una decisione più informata sull’opportunità o meno di spegnere o accendere le luci.
L’elaborazione ML all’edge consente altre applicazioni industriali e domestiche intelligenti, tra cui l’elaborazione dei dati dei sensori per il rilevamento di anomalie, la manutenzione predittiva, il riconoscimento di schemi audio per un migliore rilevamento della rottura di vetri, il riconoscimento di semplici parole, il rilevamento delle presenze o il rilevamento delle persone con telecamere a bassa risoluzione e molto altro ancora.
Alpha Program mette in evidenza la varietà di opzioni di distribuzione
Più di 40 aziende che rappresentano vari settori e applicazioni hanno già iniziato a sviluppare e testare questa nuova soluzione di piattaforma nell’ambito del programma denominato Alpha Program. Queste aziende sono state attratte dalle piattaforme BG24 e MG24 per le loro funzionalità avanzate e a bassissima potenza, principalmente per le funzionalità AI/ML e il supporto per Matter. I rivenditori globali stanno cercando di migliorare l’esperienza di acquisto in negozio con un monitoraggio delle risorse più accurato, l’aggiornamento dei prezzi in tempo reale e altri usi. I partecipanti del settore della gestione degli edifici commerciali stanno esplorando come rendere i loro sistemi di costruzione, inclusi illuminazione e HVAC, più intelligenti, per abbassare i costi e ridurre il loro impatto ambientale. Infine, i fornitori di soluzioni consumer e smart home stanno lavorando per semplificare la connessione di vari dispositivi ed espandere il modo in cui interagiscono per portare nuove funzionalità e servizi innovativi ai consumatori.
La più performante famiglia di SoC di Silicon Labs
I SoC single-die BG24 e MG24 combinano un processore ARM Cortex-M33 da 78 MHz, radio a 2,4 GHz ad alte prestazioni, ADC a 20 bit leader del settore, una combinazione ottimizzata di Flash (fino a 1536 kB) e RAM (fino a 256 kB) e un acceleratore hardware AI/ML per l’elaborazione di algoritmi di apprendimento automatico durante l’offloading del processore ARM Cortex-M33. Questo SoC supportano un’ampia gamma di protocolli IoT wireless a 2,4 GHz, garantiscono un elevatissimo livello di sicurezza e offrono il miglior rapporto prestazioni RF/efficienza energetica del mercato.
I SoC EFR32BG24 e EFR32MG24 in package QFN40 da 5 mm x 5 mm e QFN48 da 6 mm x 6 mm sono stati appena consegnati alle aziende di Alpha Program e saranno disponibili per l’implementazione di massa nell’aprile 2022. Sono disponibili più schede di valutazione per i progettisti che sviluppano applicazioni. I moduli basati sui SoC BG24 e MG24 saranno disponibili nella seconda metà del 2022.
Ulteriori informazioni su come Silicon Labs supporta AI e ML sono disponibili al seguente link.
