Aunque el aprendizaje automático (ML) puede ser implementado en MCU, la velocidad de ejecución de tareas de inteligencia artificial (AI) puede no ser lo suficientemente rápida y puede consumir demasiada energía al ejecutar AI. En este artículo, se presenta una nueva arquitectura de MCU que utiliza un sistema de inferencia de dos capas para proporcionar AI/ML de alto nivel en dispositivos alimentados por batería.
Esta nueva arquitectura de MCU es una solución innovadora para abordar los desafíos de implementar AI/ML en dispositivos alimentados por batería. Con su sistema de inferencia de dos capas, puede proporcionar un rendimiento de AI/ML de alta calidad sin comprometer la duración de la batería.
La primera capa del sistema de inferencia está diseñada para realizar tareas de AI/ML de baja potencia, lo que permite que el dispositivo funcione de manera eficiente con una cantidad mínima de energía. Esta capa utiliza algoritmos de aprendizaje automático ligeros y optimizados para realizar tareas de inferencia de manera rápida y precisa.
La segunda capa del sistema de inferencia está diseñada para tareas de AI/ML de alto nivel que requieren más potencia de procesamiento. Esta capa utiliza algoritmos más complejos y potentes para realizar tareas de inferencia más complejas y precisas. Sin embargo, esta capa solo se activa cuando es necesario, lo que ayuda a reducir el consumo de energía y prolongar la duración de la batería.
Además, esta nueva arquitectura de MCU también utiliza técnicas de optimización de energía para reducir aún más el consumo de energía. Esto incluye la optimización de la frecuencia de reloj y la gestión de la memoria para garantizar que el dispositivo utilice solo la cantidad necesaria de energía para realizar tareas de AI/ML.
Con esta nueva arquitectura de MCU, los dispositivos alimentados por batería pueden realizar tareas de AI/ML de alto nivel sin comprometer la duración de la batería. Esto es especialmente beneficioso para dispositivos portátiles y dispositivos IoT que dependen de baterías para su funcionamiento.
En resumen, esta nueva arquitectura de MCU es una solución innovadora para abordar los desafíos de implementar AI/ML en dispositivos alimentados por batería. Con su sistema de inferencia de dos capas y técnicas de optimización de energía, puede proporcionar un rendimiento de AI/ML de alta calidad sin comprometer la duración de la batería. ¡Esperamos ver más dispositivos alimentados por batería con capacidades de AI/ML en el futuro cercano!