AI:

Nella categoria Intelligenza Artificiale (AI in inglese che è l’acronimo di Artificial Intelligence) trovate numerosi articoli sull’argomento, per approfondire il machine learning e scoprire nelle sue varie applicazioni questo straordinario argomento.

Texas Instruments presenterà all’embedded world processori innovativi per l’Edge AI con consumo energetico dimezzato

Texas Instruments presenta nuovi processori Sitara AM62 che contribuiscono ad espandere l'elaborazione con Intelligenza Artificiale (AI) per le applicazioni innovative di nuova generazione. Nello specifico, TI presenterà i nuovi processori AM62 dimostrando soluzioni per l’Edge AI e applicazioni HMI per la ricarica di veicoli elettrici, direttamente allo stand n. 215 nella hall 3A, in occasione dell'embedded world che si terrà a Norimberga, in Germania, il 21-23 giugno 2022. Introduzione Texas Instruments Incorporated è una società leader a livello mondiale nel settore dei semiconduttori, specializzata nella progettazione, produzione, test e vendita di chip di elaborazione analogici e integrati per mercati …

Avnet Silica presenta tecnologie AI/ML innovative all’Embedded World 2022

All'Embedded World Exhibition & Conference, Avnet Silica presenterà tecnologie AI/ML innovative e funzionalità di Intelligenza Artificiale all'avanguardia, in partnership con i principali produttori. Con un team di oltre 200 ingegneri applicativi e tecnici specializzati, Avnet Silica segue tutte le fasi di un progetto, dall’ideazione fino all’avvio della produzione. Avnet Silica è una business unit regionale di Avnet con headquarters europei in Belgio.  Introduzione Avnet Silica, divisione europea di Avnet specializzata in semiconduttori, nonché tra i principali distributori tecnologici a livello globale, sarà presente con un proprio spazio a Embedded World, la manifestazione leader per la community embedded, che avrà …

EBV Elektronik amplia il portafoglio di soluzioni IA con la tecnologia di Hailo

EBV Elektronik è una società Avnet fondata nel 1969. Ad oggi, EBV Elektronik è il principale specialista nella distribuzione europea di semiconduttori ed opera in 65 sedi dislocate in 29 paesi dell'area EMEA (Europa - Medio Oriente - Africa). EBV Elektronik ha annunciato la firma di un nuovo accordo di distribuzione per la regione EMEA con Hailo, produttore all'avanguardia di chip per Intelligenza Artificiale (AI). EBV Elektronik amplia il portafoglio di soluzioni per Intelligenza Artificiale con la tecnologia altamente innovativa di Hailo, che offre un'ampia gamma di acceleratori AI, tra cui l'innovativo processore AI Hailo-8™ e i moduli di …

La tecnologia Computing-in-Memory di Microchip

La tecnologia Computing-in-Memory di Microchip risolve le sfide dell'elaborazione vocale. La soluzione di memoria integrata SuperFlash memBrain di Microchip consente al System on Chip (SoC) di WITINMEN di soddisfare i più elevati requisiti di costo, bassa potenza e prestazioni di elaborazione neurale. Microchip progetta e distribuisce soluzioni innovative rivolte ai mercati industriale, automobilistico, consumer,  aerospaziale e della difesa, delle comunicazioni e dell'informatica. La tecnologia Computing-in-Memory è pronta ad eliminare i massicci colli di bottiglia delle comunicazioni dati solitamente associati all'esecuzione dell'elaborazione vocale nelle applicazioni di Intelligenza Artificiale (AI), ma richiede una soluzione di memoria incorporata che esegua simultaneamente il …

Firmware 2.0 #21: AI/ML – Big Data Analytics

Oggi esce il nuovo numero della rivista di elettronica Firmware 2.0 dove troverete numerosi contenuti esclusivi per Makers e Professionisti, progetti, tutorial a puntate, articoli tecnici sui Big Data e sulla tecnologia dell'Intelligenza Artificiale, implementati in applicazioni con microcontrollori. Ecco alcuni contenuti che potrete leggere in Firmware 2.0 #21: TinyML: l’apprendimento automatico su microcontrollore, Streaming di temperatura e umidità con l’ecosistema Big Data, Intelligenza Artificiale con Arduino, Rilevamento delle intrusioni su rete CAN-bus con TinyML, e molti altri articoli e progetti.  Editoriale Intelligenza Artificiale: alla ricerca di nuove skills Cari lettori, il nuovo numero di Firmware 2.0 è dedicato …

L’Apprendimento Automatico applicato all’Astronomia

La metodologia data-driven ha attirato molta attenzione recentemente nella comunità fisica. Questo non è sorprendente poiché uno degli obiettivi fondamentali della fisica è quello di dedurre o scoprire le leggi della fisica dai dati osservativi. Il rapido sviluppo della tecnologia dell'Intelligenza Artificiale fa sorgere la domanda se queste scoperte possano essere eseguite algoritmicamente dai computer. In questo articolo parleremo del fisico Hong Qin, programmatore di un algoritmo di apprendimento che, da un insieme di dati osservativi su un reticolo spaziale, usa la teoria di campo appresa da una AI per prevedere nuove osservazioni. L'approccio di apprendimento delle teorie di …

Come utilizzare Hadoop e perché è fondamentale per i Big Data

Mentre grandi quantità di dati non strutturati rappresentano una sfida costante per le infrastrutture IT, ci sono tecnologie che permettono di gestire e rendere utile e visibile un numero sempre più crescente di informazioni. In questo articolo parliamo dell'ecosistema di una di queste tecnologie, Apache Hadoop e ne analizzeremo i vantaggi, le caratteristiche ed i limiti fino ad arrivare alle più recenti implementazioni. Introduzione Ogni giorno assistiamo ad un costante aumento di dati provenienti da più fonti, strumenti o sistemi: i Big Data. Allo stesso tempo, la loro origine è sempre più complessa: aumentano i dati non strutturati e …

Sono ora disponibili le schede industriali BiCS5 3D TLC con 112 layer di Apacer ottimizzate per Smart IoT e Riconoscimento Facciale AI

Secondo una ricerca di Mordor Intelligence, il mercato del riconoscimento facciale è stato valutato a 3,72 miliardi di dollari nel 2020 e si prevede che sarà valutato a 11,62 miliardi di dollari entro il 2026, registrando un CAGR di circa il 21,71% nel periodo di previsione. La tecnologia di riconoscimento facciale sta finalmente prendendo piede. È andata ben oltre l'utilizzo degli agenti di polizia in cerca di un sospettato su una telecamera di sorveglianza. Ora, la tecnologia smart del riconoscimento facciale basato sull'Intelligenza Artificiale è comune nelle applicazioni smart retail, finanza, trasporti e persino nell'assistenza sanitaria. Ma, con il …

TensorFlow: riconoscimento automatico di caratteri scritti a mano

Ispirate dal funzionamento del cervello umano, le reti neurali profonde (Deep Neural Network) possono risolvere compiti di classificazione con un'accuratezza mai vista prima, se addestrate con una mole adeguata di dati. Il Deep Learning è emerso negli ultimi anni come una delle principali tecnologie per la produzione di sistemi intelligenti che imparano dai dati. I framework open source, come TensorFlow, hanno reso questa tecnologia ampiamente disponibile a tutti coloro che vogliano mettersi in gioco con l'apprendimento macchina (Machine Learning). In questo articolo andremo ad illustrare un esempio di implementazione in TensorFlow di una rete neurale per il riconoscimento di …

Realizziamo una Tela Virtuale con OpenCV per Python

In questo articolo andremo ad utilizzare la libreria OpenCV in Python per realizzare un progetto che chiameremo "Tela virtuale". Tale applicazione consente di disegnare, virtualmente, sullo schermo del nostro computer utilizzando soltanto una webcam ed un pennarello. In realtà, invece del pennarello, può essere utilizzato qualsiasi oggetto di colore uniforme e che si distingua dallo sfondo. Questo perché l'applicazione sfrutta la tecnica del rilevamento del contorno basata su una maschera dell'oggetto utilizzato. Grazie ai dati in tempo reale della webcam, questa applicazione è in grado di tracciare un oggetto specifico, consentendo all'utente di disegnare sullo schermo nella posizione tracciata. …

Come trasferire uno stile pittorico su una fotografia con Python

Il trasferimento di stile è un metodo per fondere due immagini distinte e crearne una nuova. Non si tratta di una mera sovrapposizione o di un fotoritocco, ma della creazione di una nuova immagine che presenta il contenuto di una foto utilizzando però lo stile pittorico di un'altra immagine. Una rete neurale può essere addestrata per imparare uno o più stili pittorici ed in questo modo riuscire a riprodurre il contenuto di una foto utilizzando un particolare stile. In questo articolo vedremo come implementare una rete neurale pre-addestrata per il trasferimento dello stile in uno script in linguaggio Python. …

Sfide e soluzioni per lo sviluppo di applicazioni di Edge Machine Learning

AI periferica, Embedded ML, Edge ML, TinyML sono tutti sinonimi dello stesso concetto: abilitare algoritmi di Deep Learning su dispositivi embedded a bassissima potenza, aprendo la strada all'analisi e all'elaborazione periferica dei dati. In questo articolo, discutiamo le principali sfide e gli abilitatori tecnologici che dirigono l'espansione di questo campo. TinyML aprirà le porte a nuovi tipi di servizi e applicazioni edge non più basati su elaborazione cloud ma su inferenza periferica distribuita e autonomia decisionale. Introduzione Emersa negli ultimi anni come una nuova tecnologia all'intersezione tra apprendimento automatico, piattaforme embedded e software, TinyML si concentra sulla distribuzione di …

Intelligenza Artificiale con Arduino

L'attività di apprendimento automatico all'interno del campo della robotica è la tematica che maggiormente stimola la ricerca al fine di ottenere “circuiti” in grado di replicare il comportamento umano. Le difficoltà sono innumerevoli, tra cui sicuramente la potenza di calcolo richiesta che deve essere notevole al fine di poter gestire contemporaneamente sia l’acquisizione da diversi sensori che l’elaborazione delle informazioni, con la produzione di un risultato finale (output) elaborato in autonomia dall’Intelligenza Artificiale. In questo articolo affronteremo la tematica calata all'interno dell'ecosistema Arduino, valutando i progressi degli ultimi anni ed i limiti di questa tecnologia a basso costo. Introduzione …

Rilevamento delle intrusioni su rete CAN-bus con TinyML

Le reti neurali e l'apprendimento automatico in generale, rappresentano oggi una delle maggiori aspettative per la realizzazione di modelli che possano determinare il comportamento e il funzionamento di diversi sistemi fisici. Indubbiamente le risorse di calcolo necessarie per l'addestramento e la realizzazione del modello sono elevate, soprattutto in funzione della grande quantità di dati necessari per rilevare i parametri salienti del modello. Allo stesso tempo, però, i modelli così ottenuti possono essere integrati su sistemi embedded, grazie alle tecnologie TinyML, permettendo di operare esattamente dove i fenomeni fisici avvengono. In questo articolo presentiamo un lavoro di ricerca in cui …

Come discriminare gli asintomatici Covid da un colpo di tosse

I ricercatori del MIT hanno ipotizzato che i soggetti affetti da COVID-19, in particolare gli asintomatici, potrebbero essere accuratamente discriminati per mezzo di un colpo di tosse forzato utilizzando una AI nel telefono cellulare. Da questa idea si potrebbe creare uno strumento di screening per gli asintomatici positivi al COVID-19, gratuito, non invasivo, su larga scala, in tempo reale, in grado di migliorare gli approcci attuali nel contenere la diffusione del virus. I casi d'uso pratici potrebbero essere lo screening quotidiano di studenti, lavoratori e la riapertura del trasporto pubblico o i test per trovare rapidamente i focolai. In …

Sono arrivati i giorni della Merla!

Sono arrivati i giorni della Merla, il periodo più freddo dell'anno. Quale momento migliore per dedicare un pò del nostro tempo alla lettura? Anche quest'anno, in occasione dei giorni della Merla, Elettronica Open Source ti regala una grande opportunità. L'imperdibile Promozione dei giorni della Merla Solo fino al 6 Febbraio potrai usufruire subito di uno sconto sull'abbonamento annuale Platinum 2.0 e in più ricevere uno speciale omaggio esclusivo. L'abbonamento Platinum 2.0 potrà essere tuo per soli 29€ all'anno (meno di 3€ al mese!), invece di 37€/anno, con rinnovo annuale a prezzo ridotto, finché vorrai. Ma non è tutto! Si, …

Da HIRO la prossima generazione di Micro Data Center Edge scalabili

HIRO, società tecnologica orientata allo sviluppo di infrastrutture Edge come servizio per consentire la protezione e la tutela della privacy in applicazioni con Big Data ed elaborazioni AI in Data Dense Edge Environment, implementa la prossima generazione di Micro Data Center Edge scalabili. Alcuni di questi ambienti periferici includono Smart City (edifici, infrastrutture, ospedali, hub logistici, traffico e trasporti) e Smart Factory (sistemi cyber-physical, stabilimenti produttivi, supply chain, robotica, digital twins). Introduzione HIRO sviluppa hardware per Micro e Nano Data Center (Edge Micro Data Center) e software Cloud Edge distribuito, efficienti dal punto di vista energetico, eterogenei e ad …

Che cos’è il Transfer Learning e come utilizzarlo

I modelli di reti neurali profonde (Deep Neural Network) possono richiedere giorni o addirittura settimane per l'addestramento su un set di dati di grandi dimensioni. Per non parlare delle difficoltà nell'avere un set di dati etichettati e di grandi dimensioni. Un modo per abbreviare questo processo consiste nel riutilizzare i pesi di un modello pre-addestrato. I modelli più performanti possono essere scaricati e utilizzati direttamente o integrati in un nuovo modello per cercare di risolvere i propri problemi di classificazione. Tale approccio prende il nome di Transfer Learning è sarà l'oggetto di discussione di questo articolo. Dopo un'introduzione generale …

TinyML: l’apprendimento automatico su microcontrollore

Negli ultimi dieci anni abbiamo assistito ad una crescita esponenziale delle dimensioni degli algoritmi di apprendimento automatico a causa dei miglioramenti nella velocità dei processori e dell'avvento dei Big Data. Sebbene questi risultati siano lodevoli, ciò ha anche contribuito a stimolare l'interesse all'interno della comunità che si occupa di AI verso un computing più efficiente dal punto di vista energetico. Da tale interesse nasce quello che oggi conosciamo come tiny Machine Learning (tinyML). In questo articolo faremo una panoramica su questa disciplina emergente che si pone come punto di intersezione tra Machine Learning e dispositivi IoT (Internet of Things) …

UDOO KEY, l’innovativa piattaforma AI basata su RP2040 e ESP32

UDOO KEY è la piattaforma AI più flessibile al mondo, progettata per dare potere alle applicazioni ed espandere le possibilità di un utilizzo esteso degli algoritmi di Intelligenza Artificiale. La scheda è progettata appositamente per realizzare progetti del settore Edge AI ed è costruita sul chip in silicio Raspberry Pi RP2040, il microcontrollore ESP32 e Clea, una piattaforma software di IoT ed AI analytics. UDOO KEY è la quinta campagna di crowdfunding di UDOO, che ha già raccolto più di 2 milioni di dollari nelle precedenti campagne su Kickstarter. Analizziamo ora le interessantissime funzionalità di UDOO KEY, una novità …

Telegram per il mondo embedded e IoT

Telegram è una delle piattaforme di messaggistica istantanea più utilizzate al mondo, eppure definirla così è profondamente sbagliato e ingiusto verso la stessa. Telegram senza dubbio offre un sistema di messaggistica di tutto rispetto, ma offre anche la possibilità di creare gruppi, realizzare canali tematici, ma soprattutto di creare chatbot completamente gratis. Il bello e il potente di Telegram, parlando di embedded e Internet of Things, è proprio questo. Creare assistenti virtuali in grado di comunicare con oggetti connessi, trasferire file, eseguire operazioni da remoto, eseguire pagamenti, processare immagini e note audio, per non parlare dell'integrare tutto questo assieme …

Firmware 2.0 #16 – Artificial Intelligence/Robotics

Cari lettori, E' TEMPO DI GRANDI NOVITA' in Elettronica Open Source.  Ora Elettronica Open Source diventa ANCORA PIU' SMART E DIGITALE! A partire da questo numero, infatti, potrete leggere Firmware 2.0, la rivista tecnica digitale più letta in Italia, in versione sfogliabile online comodamente dal vostro dispositivo, tablet, computer o smartphone. Potrete quindi sfogliare e leggere la rivista proprio come un ebook, fruibile quando e dove preferite, in ufficio, a casa o in spiaggia sotto l'ombrellone se siete ancora in vacanza. Ogni mese avrete tutta l’elettronica a portata di click, con progetti, focus e approfondimenti sul mondo dell’elettronica embedded, …

Edge Machine Learning per la gestione delle batterie

L'elettrificazione dei veicoli, siano essi automobili o veicoli commerciali e industriali, è uno degli aspetti fondamentali per il raggiungimento di un futuro sostenibile. Come sappiamo, i veicoli elettrici e ibridi vengono alimentati nella maggior parte dei casi da batterie che necessitano di un sistema di gestione elettronico (BMS) che ne aumenti l'efficienza e la sicurezza. In questo articolo vedremo come l'Edge Machine Learning possa essere impiegato come un'alternativa, efficiente e conveniente, ai tradizionali sistemi di gestione delle batterie. L'Edge Machine Learning rappresenta la via maestra per un BMS davvero intelligente che guardi non solo alla batteria, ma che estenda …

Intelligenza distribuita: scopriamo l’edge processing con il nostro Raspberry Pi

Il paradigma del cloud computing ha permesso a chiunque di ottenere risorse computazionali praticamente illimitate in termini sia di memoria, sia di capacità di elaborazione. Questo ha contribuito a creare un ecosistema di applicazioni e servizi "smart" che apprendono e modificano i loro comportamenti in maniera autonoma ed "intelligente", ovvero contestuale all'ambiente nel quale si trovano. Tuttavia, la progressiva e pervasiva diffusione di dispositivi a basso costo e di piccole dimensioni, ma comunque dotati di discrete capacità di elaborazione, ha permesso di "spostare" il focus dell'intelligenza dai grossi data center, tipici degli esordi dell'era del cloud, ai cosiddetti dispositivi …

L’Intelligenza Artificiale diventa quantistica

Le Restricted Boltzmann Machines (RBMs) costituiscono una classe di reti neurali per l'apprendimento non supervisionato con applicazioni che vanno dalla classificazione alla ricostruzione dello stato quantistico. Nonostante il loro potenziale potere, la diffusione delle RBM è piuttosto limitata poiché il loro processo di formazione si rivela difficile. L'avvento dei computer quantistici adiabatici commerciali (AQC) ha sollevato l'aspettativa che le implementazioni delle RBM su tali dispositivi possano aumentare la velocità di addestramento rispetto all'hardware convenzionale. In questo articolo cercheremo di capire la fattibilità di una RBM su computer quantistici adiabatici commerciali, grazie ad un embedding che associa i nodi delle …

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