Le schede di sviluppo ed i microcontrollori rappresentano strumenti fondamentali per l'implementazione di reti neurali e applicazioni di Intelligenza Artificiale direttamente su dispositivi hardware. Come abbiamo più volte sottolineato in altri articoli pubblicati sul sito di Elettronica Open Source, con l'avvento dell'Edge AI, il calcolo delle reti neurali non avviene più esclusivamente su server remoti o nel cloud, ma direttamente su dispositivi embedded, con conseguente riduzione della latenza e miglioramento dell'efficienza energetica. Per comprendere meglio questo complesso e al contempo affascinante ecosistema, possiamo classificare le piattaforme disponibili in tre categorie principali: microcontrollori con capacità AI dedicate, SoC (System-on-Chip) con acceleratori di Intelligenza Artificiale e FPGA configurabili per carichi di lavoro specifici. In questo articolo, faremo il punto della situazione su quelle che sono le migliori piattaforme di Edge AI disponibili attualmente nel mercato elettronico.
I microcontrollori con capacità AI dedicate sono progettati appositamente per eseguire modelli di Machine Learning con risorse hardware limitate. Un esempio rappresentativo di questa categoria è il TensorFlow Lite Micro, che permette di eseguire reti neurali su MCU con memoria e potenza di calcolo ridotte. Piattaforme come STMicroelectronics STM32 con AI extension o la famiglia Arm Cortex-M55 con supporto per accelerazione SIMD e DSP sono esempi di soluzioni ottimizzate per l'inferenza locale. Un’applicazione pratica è il riconoscimento vocale su dispositivi embedded, in cui un modello addestrato viene eseguito direttamente sul microcontrollore senza necessità di connessione a server remoti. I System-on-Chip con acceleratori di Intelligenza Artificiale includono processori che integrano unità specializzate per il calcolo di operazioni di Deep Learning, ne è un esempio il Raspberry Pi con il coprocessore Google Coral Edge TPU, che consente di eseguire modelli TensorFlow con prestazioni elevate e basso consumo energetico. Il Raspberry Pi, combinato con il coprocessore Google Coral Edge TPU, è una soluzione potente per applicazioni di edge AI. Il Coral Edge TPU accelera l’inferenza di modelli di Machine Learning ottimizzati per TensorFlow Lite e garantisce alta efficienza energetica e prestazioni elevate. La configurazione del Pi con coprocessore Google è ideale per la visione artificiale, il riconoscimento di oggetti e l'analisi in tempo reale, con grande riduzione della dipendenza dal cloud. Il Raspberry Pi fornisce un ambiente flessibile ed a basso costo, mentre il Coral Edge TPU permette inferenze rapide con bassi consumi. Una sinergia che si rivela perfetta per progetti di automazione, IoT e AI embedded in contesti decentralizzati.
Nvidia Jetson Nano è un altro caso di SoC progettato per l’elaborazione AI avanzata, capace di gestire modelli più complessi come il riconoscimento di immagini in tempo reale. Nvidia Jetson Nano è una piattaforma compatta e potente, ideale per visione artificiale, robotica e inferenza AI locale. Con GPU Maxwell da 128 CUDA core, supporta TensorFlow, PyTorch e modelli pre-addestrati, ottimizzando prestazioni e consumo energetico per soluzioni intelligenti in tempo reale. Un'applicazione pratica della piattaforma appena citata è la creazione di robot autonomi in grado di riconoscere oggetti e prendere decisioni in base agli input visivi.
Le FPGA, o Field Programmable Gate Array, rappresentano un’altra categoria di hardware per l’Edge AI, che offre flessibilità e alte prestazioni grazie alla possibilità di personalizzare la configurazione dei circuiti interni. Rispetto ai SoC, le FPGA permettono di ottimizzare il calcolo delle reti neurali direttamente in hardware riducendo drasticamente la latenza. Un esempio di piattaforma FPGA utilizzata per l’AI è la serie Xilinx Kria o Intel Movidius, dispositivi che vengono spesso impiegati in applicazioni industriali come il controllo qualità nelle linee di produzione in cui è necessario elaborare immagini ad alta velocità per rilevare difetti nei prodotti. L'implementazione di reti neurali su microcontrollori e moduli edge AI avviene generalmente attraverso tool di ottimizzazione che riducono la complessità dei modelli. Le tecniche più comuni includono la quantizzazione, che riduce la precisione dei pesi dei modelli per abbassare il consumo energetico e il carico computazionale.
Per esempio, un modello di classificazione di immagini addestrato in TensorFlow può essere convertito in TensorFlow Lite e poi ulteriormente ottimizzato per l’esecuzione su una MCU a basso consumo di potenza con soli pochi kilobyte di RAM.
Un altro approccio pratico è l’utilizzo di framework specializzati per l’Edge AI. TinyML è un classico esempio di ecosistema che supporta l’implementazione di modelli su dispositivi a bassa potenza; attraverso strumenti come Edge Impulse gli sviluppatori possono addestrare modelli e implementarli direttamente su dispositivi come Arduino Portenta H7, un esempio di microcontrollore avanzato con doppio core Cortex-M7 e Cortex-M4. Una tipica applicazione di questa piattaforma è il monitoraggio ambientale, dove i sensori raccolgono dati ed una rete neurale pre-addestrata identifica anomalie nel segnale. Le applicazioni pratiche spaziano dalla visione artificiale alla manutenzione predittiva. Nel settore della sicurezza, un modulo AI come il Jetson Xavier NX può essere utilizzato per il riconoscimento facciale in tempo reale, con un netto miglioramento dei sistemi di controllo accessi. Jetson Xavier NX è una piattaforma edge AI di Nvidia, compatta ma potente, con 384 CUDA core, 48 Tensor core e 6 CPU ARM; supporta modelli AI avanzati per visione artificiale, robotica e inferenza in tempo reale per ottimizzare prestazioni ed efficienza energetica in applicazioni industriali e IoT intelligenti.
In ambito agricolo, i microcontrollori AI vengono impiegati per analizzare le condizioni del suolo e ottimizzare l’irrigazione attraverso il riconoscimento di pattern nei dati raccolti dai sensori. Poiché uno dei principali obiettivi nell'implementazione di reti neurali su hardware a bassa potenza è la necessità di bilanciare prestazioni e consumo energetico, al fine di ottimizzare i modelli, vengono spesso utilizzate strategie come il pruning, che elimina connessioni neuronali meno rilevanti, riducendo così il numero di operazioni di calcolo necessarie e la complessità computazionale richiesta. Tecniche di compressione dei modelli possono inoltre ridurre l'occupazione in memoria, facilitando l’esecuzione su dispositivi con RAM limitata.
Considerazioni conclusive
La crescente diffusione delle reti neurali su microcontrollori e dispositivi edge AI sta aprendo nuove opportunità in molti settori, consentendo di realizzare applicazioni intelligenti con bassi consumi energetici e latenza ridotta. Le piattaforme disponibili, delle quali in questo articolo abbiamo trattato le più interessanti sul mercato, offrono diverse soluzioni in base alle esigenze specifiche, dai semplici microcontrollori AI ai potenti SoC con acceleratori dedicati, fino alle FPGA altamente configurabili. La scelta della piattaforma dipende dalle prestazioni richieste, dai vincoli di energia e memoria e dalla specifica applicazione da implementare. E' inoltre opportuno evidenziare che lo sviluppo di applicazioni AI su microcontrollori e moduli edge AI richiede competenze in Machine Learning, ottimizzazione hardware e programmazione embedded. I principali linguaggi utilizzati includono Python per l’addestramento e l’ottimizzazione dei modelli, e C/C++ per l’implementazione su dispositivi a bassa potenza. Tool come TensorFlow Lite e PyTorch Mobile forniscono strumenti avanzati per il deployment dei modelli su hardware embedded.
