La collaborazione fra Maxim Integrated e Aizip ha permesso di ridurre l’assorbimento di energia per rilevare la presenza di persone in un’immagine.
In particolare, il microcontrollore per reti neurali MAX78000 di Maxim Integrated può di svolgere questo compito utilizzando il modello Visual Wake Words (VWW) di Aizip, con un assorbimento di soli 0,7 millijoule (mJ) per inferenza. Si tratta di una quantità di energia richiesta cento volte inferiore rispetto alle soluzioni software convenzionali, mentre la precisione sul rilevamento della presenza umana superiore all’85%.
La rete neurale a basso assorbimento prolunga la durata della batteria nelle applicazioni IoT che richiedono il rilevamento della presenza umana, inclusa la gestione energetica degli edifici e le telecamere di videosorveglianza intelligenti.
“L’architettura, l’ambiente di sviluppo, i modelli e gli esempi di codice per il MAX78000 ci hanno consentito di raggiungere i nostri obiettivi di precisione, latenza e assorbimenti nei tempi previsti”, ha affermato Yuan Lu, cofondatore e presidente di Aizip.
“Aizip ha sfruttato rapidamente la nostra capacità di quantizzazione per layer, riducendo lo spazio necessario per la memorizzazione dei pesi della rete e ottenendo un modello per il rilevamento delle figure umane compatto ed efficiente dal punto di vista energetico”, ha affermato Robert Muchsel di Maxim Integrated, progettista dell’architettura del microcontrollore MAX78000.