Представлен первый модуль ИИ, работающий на крошечной батарейке

Традиционные микроконтроллеры вынуждают разработчиков выбирать между производительностью ИИ и энергопотреблением. Новый сверхмаломощный ИИ-процессор GPX10, использующий передовую технологию аналоговых вычислений непосредственно в памяти, призван решить эту проблему. Он обеспечивает создание точных ИИ-приложений без компромиссов в отношении времени работы батареи и производительности, что гарантирует широкую и гибкую область применения технологии.

Процессор GPX10 отлично подходит для устройств с повышенным уровнем энергопотребления, где ИИ должен работать постоянно. Внутри процессора есть десять ядер DigAn AI, а также интегрированная система на кристалле (SoC), включающая преобразователь сигнала из аналогового в цифровой (АЦП), специальную память SRAM и поддержку дополнительных устройств. Благодаря этому GPX10 — универсальное решение для задач ИИ на периферийных устройствах. Его архитектура специально спроектирована для выполнения функций нейронных сетей, оптимизируя как энергопотребление, так и возможности программирования.

Чтобы помочь разработчикам, Ambient Scientific выпустила программный стек (DVK) — удобный набор инструментов для тестирования и настройки ИИ-программ для встраиваемых устройств. В этот комплект входит всё необходимое для создания таких программ, включая поддержку популярных фреймворков (например, TensorFlow и Keras), компилятор и инструменты для обучения. Кроме того, разработчики могут получить доступ к образцам приложений и алгоритмов ИИ, что позволяет им приступать к созданию проектов практически сразу.

Плату Sparsh можно использовать, например, для прогнозирования поломок оборудования, создания медицинских приборов с искусственным интеллектом, носимой электроники и игрушек, которые понимают голосовые команды.

Компания Ambient Scientific представит Sparsh на выставке CES 2025, где проведет живую демонстрацию приложений искусственного интеллекта, работающих от батареек-таблеток, таких как обнаружение падения, распознавание голоса и многое другое.