Il panorama dell’IA embedded sta vivendo una trasformazione fondamentale, poiché gli sviluppatori vanno oltre i semplici modelli di machine learning per distribuire sofisticate reti neurali profonde su hardware con risorse estremamente limitate.
Mentre il TinyML tradizionale si concentrava su compiti di inferenza di base per microcontrollori, il nuovo paradigma del Tiny Deep Learning (TinyDL) rappresenta un salto di qualità nelle capacità di calcolo edge. La proliferazione di dispositivi connessi a Internet, dai sensori indossabili ai monitor industriali, richiede un’intelligenza artificiale on-device sempre più sofisticata. L’implementazione di algoritmi complessi su queste piattaforme vincolate da risorse presenta sfide significative, che stanno guidando l’innovazione in ambiti come la compressione dei modelli e l’hardware specializzato. I ricercatori stanno ora andando oltre i semplici modelli di machine learning, definiti ‘TinyML’, verso architetture ‘Tiny Deep Learning’ (TinyDL) più potenti ma ancora compatte.
Questo cambiamento è reso possibile da diversi sviluppi tecnologici chiave. Il principio cardine del TinyDL risiede nell’ottimizzazione dei modelli. I modelli di deep learning, solitamente molto grandi e computazionalmente intensi, richiedono notevoli adattamenti per essere efficacemente distribuiti su dispositivi edge. Tecniche come la quantizzazione, che riduce la precisione delle rappresentazioni numeriche all’interno del modello, sono fondamentali. Ad esempio, convertire numeri floating-point a 32 bit in interi a 8 bit riduce drasticamente sia la dimensione del modello sia le richieste computazionali, anche se potenzialmente a scapito di una minima perdita di accuratezza. Il pruning, ovvero la rimozione sistematica di connessioni ridondanti all’interno di una rete neurale, contribuisce ulteriormente alla compressione e all’accelerazione dei modelli.
L’hardware dedicato agli acceleratori neurali si sta rivelando cruciale in questa transizione. STMicroelectronics ha introdotto lo STM32N6, segnando un passo importante nella tecnologia dei microcontrollori, poiché, secondo ST, è il primo a integrare hardware dedicato per l’accelerazione dell’IA. Questo rappresenta un punto di svolta nell’evoluzione dell’hardware per l’intelligenza artificiale. Guardando alla storia, ci sono stati due eventi principali nell’evoluzione dell’hardware IA: il chip Apple A11 Bionic nel 2017, il primo processore applicativo con accelerazione IA integrata, e l’architettura Pascal di Nvidia nel 2016, che ha dimostrato il potenziale delle GPU per le attività IA.
L’acceleratore Neural-ART presente nell’attuale STM32N6 dispone di quasi 300 unità MAC (multiply-accumulate) configurabili e di due bus di memoria AXI a 64 bit, per una capacità di elaborazione di 600 GOPS. Si tratta di una potenza 600 volte superiore rispetto al più veloce STM32H7, che non dispone di una NPU. La serie STM32N6 è il microcontrollore più potente mai realizzato da STMicroelectronics, progettato per gestire applicazioni edge IA particolarmente impegnative. È dotato di un core Arm Cortex-M55 a 800 MHz e di un acceleratore Neural-ART a 1 GHz, offrendo fino a 600 GOPS per inferenza IA in tempo reale. Con 4,2 MB di RAM e un ISP dedicato, è pensato per compiti di visione, audio e IoT industriale.
Anche i framework software si stanno evolvendo insieme all’hardware per supportare questa transizione. I framework TinyML offrono un’infrastruttura robusta ed efficiente che consente a organizzazioni e sviluppatori di sfruttare i propri dati e distribuire algoritmi avanzati efficacemente sui dispositivi edge. Questi framework mettono a disposizione una vasta gamma di strumenti e risorse pensati per guidare iniziative strategiche nel Tiny Machine Learning. I principali framework per l’implementazione TinyML includono TensorFlow Lite (TF Lite), Edge Impulse, PyTorch Mobile, uTensor e piattaforme come STM32Cube.AI, NanoEdgeAIStudio, NXP eIQ e Microsoft Embedded Learning Library.
Con la maturazione di questa tecnologia, ci si può aspettare di vedere applicazioni IA sempre più sofisticate eseguite direttamente su dispositivi edge di piccole dimensioni, abilitando nuovi casi d’uso, preservando la privacy, riducendo la latenza e minimizzando il consumo energetico. La transizione verso il Tiny Deep Learning rappresenta una pietra miliare nell’accessibilità dell’IA avanzata in ambienti con risorse limitate.