Software für Embedded-Systeme Edge-KI schneller entwickeln

Cartesiam fährt mit NanoEdge AI Studio einen besonderen Ansatz: mit einer selbstlernenden KI, die sowohl kosten- als auch zeitsparend ist.
Cartesiam fährt mit NanoEdge AI Studio einen besonderen Ansatz: mit einer selbstlernenden KI, die sowohl kosten- als auch zeitsparend ist.

Eine neue integrierte Entwicklungsumgebung soll jetzt maschinelles Lernen und Rückschlüsse direkt auf Arm-Cortex-M-Mikrocontrollern ermöglichen. Entwickelt hat sie das französische Unternehmen Cartesiam.

Laut Cartesiam können System-Entwickler, die mit Arm-Mikrocontrollern arbeiten, mit Hilfe der intuitiven KI-Entwicklungsplattform NanoEdge AI Studio maschinelles Lernen schnell, einfach und kostengünstig direkt in Alltagsprodukte integrieren (IoT, Haushaltsgeräte, Industriemaschinen, Automobil und mehr). Bisher war die Implementierung von KI in Embedded-Systemen ein langwieriger Prozess, der das Fachwissen von Datenwissenschaftlern, Monate oder Jahre an Entwicklungszeit, komplexe, umfangreiche Datensätze und oft teure Spezialhardware benötigt.

»Mit NanoEdge AI Studio kann jeder Embedded-Designer anwendungsspezifische Bibliotheken für maschinelles Lernen in sehr kurzer Zeit entwickeln und das Programm innerhalb des Mikrocontrollers genau dort ausführen, wo das Signal zu Daten wird. NanoEdge AI Studio ist die einzige Lösung, die sowohl maschinelles Lernen als auch Inferenz im Mikrocontroller ausführen kann«, sagt Joël Rubino, CEO und Mitbegründer von Cartesiam.

NanoEdge AI Studio will die traditionellen KI-Barrieren beseitigen: Die Entwicklungsplattform wurde für Unternehmen entwickelt, die keine eigenen Fachleute für maschinellen Lernen haben oder die ihren Datenwissenschaftlern ein ergänzendes Werkzeug für Embedded-Umgebungen zur Verfügung stellen möchten.

Als Merkmale hebt Cartesiam hervor:

  • NanoEdge AI Studio läuft autonom auf der Workstation des Entwicklers unter Windows oder Linux. Es werden keine Daten außerhalb der Umgebung des Kunden übertragen.
  • Nachdem der Entwickler die Zielumgebung beschrieben hat, testet, optimiert und berechnet NanoEdge AI Studio die beste algorithmische Kombination unter mehr als 500 Millionen möglichen Kombinationen.
  • NanoEdge AI Studio stellt den ausgewählten Algorithmus als C-Bibliothek zur Verfügung, zur einfachen Einbindung in den Mikrocontroller.
  • Die generierten Bibliotheken benötigen nur 4 bis 16 K RAM.
  • NanoEdge AI Studio ermöglicht die Ausführung von unbeaufsichtigtem Lernen, Inferenz und Vorhersage am Edge des Geräts. So wird KI für ganz neue Klassen von kleinen, stromsparenden und kostengünstigen Geräten zugänglich.

NanoEdge AI Studio steht zum Download unter www.cartesiam.ai zur Verfügung. Eine Testversion, die es Entwicklern ermöglicht, mit der IDE zu arbeiten, ist ebenfalls dort erhältlich. Vollständige Lizenzen für NanoEdge AI Studio können bei Cartesiam und bei Richardson erworben werden.