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ELETTRONICA OGGI 502 - MAGGIO 2022 49 DIGITAL ADAPTIVE COMPUTING Calcolo adattivo per applicazioni intelligenti a bordo rete Rehan Tahir Senior product line manager Ehab Mohsen Product marketing manager Adaptive and Embedded Computing Group, AMD Le soluzioni di elaborazione adattabile per l’IA disponibili in commercio hanno consentito ad applicazioni come l’assistenza avanzata alla guida, la robotica, la fabbricazione intelligente e l’imaging medicale di compiere straordinari passi in avanti. Inizialmente più adatta ai processori di tipo GPU piuttosto che alle CPU convenzionali, l’IA ha guidato lo sviluppo di nuove architetture ottimizzate che includono strutture altamente parallelizzate all’interno di dispositivi programmabili Nel cloud sono stati adottati acceleratori basati sull’elaborazione adattiva programmabile per eseguire algoritmi di intelligenza artificiale ad alta velocità in modo efficiente. Con la progressiva adozione dell’IA nei sistemi autonomi che devono garantire la risposta e il determinismo in tempo reale, fornire intelligenza alle applicazioni a bordo rete attraverso la connettività cloud è meno praticabile. Al contrario, spostare l’intelligenza verso bordo rete riduce la latenza, migliora l’affidabilità delle funzioni critiche e aumenta la protezione dei dati. Tuttavia, l’elaborazione intensiva per l’IA a bordo rete presenta delle sfide specifiche. Il consumo energetico è solitamente un aspetto critico, sono spesso presenti vincoli termici ed è indispensabile garantire la sicurezza per l’uomo. Inoltre, oltre a gestire localmente l’elaborazione IA, un robot industriale o un sistema di guida autonoma deve anche gestire le comunicazioni, i meccanismi di sicurezza, controllare i flussi di dati in ingresso da più canali di sensori come telecamere, sensori inerziali e sensori di prossimità/ distanza, e gestire le interazioni con altre periferiche come ad esempio un display. Ciò richiede architetture hardware che consentono l’accelerazione dell’intera applicazione. Requisiti in campo automotive e industriale Nel settore automotive, i sistemi avanzati di guida autonoma ad oggi presenti sul mercato sono in genere sistemi di livello 3 (secondo SAE J3016) come il park assist e la guida autonoma in autostrada. Questi hanno già raggiunto un alto livello di complessità con più sensori tra cui LiDAR, radar, telecamere esterne per la visione in avanti/indietro e nelle aree circostanti, a volte con telecamere aggiuntive e con sensori a tempo di volo per il monitoraggio del conducente. Le prossime generazioni di sistemi di guida assistita e, infine, di veicoli a guida autonoma, richiederanno l’integrazione di un numero ancora maggiore di canali di rilevamento per garantire la consapevolezza contestuale, richiedendo allo stesso tempo più capacità di elaborazione, minore consumo, un ingombro contenuto e una distinta materiali ridotta. Nella robotica industriale, d’altra parte, l’intelligenza artificiale consente potenzialità come il riconoscimento dei modelli per aiutare nel prelievo, il posizionamento e l’ispezione degli oggetti in modo rapido e accurato. Per muoversi liberamente e in sicurezza in ambienti non strutturati, i robot di domani dovranno analizzare e anticipare i movimenti degli esseri umani nelle vicinanze