Saluda a Google Coral que permite a los desarrolladores crear hardware IoT con IA en el dispositivo

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Este año, Google anunció su plataforma llamada Coral para construir hardware IoT con una IA en el dispositivo. Este es un paso importante para desarrollar una IA en el dispositivo y generará muchos cambios en el espacio de los dispositivos de IA e IoT.

Todo sobre Google Coral

Google anunció una plataforma llamada Coral que se utiliza para construir dispositivos inteligentes con IA local. Proporciona interfaz ML con bajo costo de energía. También ayuda a crear dispositivos conectados que permiten que los productos se usen con Google Cloud IoT.

Los primeros productos de Coral funcionan con el chip Edge TPU de Google. No es el primer chip de hardware de Google. Google lanzó Cloud TPU para ejecutar cargas de trabajo de aprendizaje automático basadas en el marco TensorFlow en versión beta. Ahora ha mejorado su juego con Edge TPU, un chip ASIC dedicado diseñado por Google que ejecuta el modelo TensorFlow Lite ML en el perímetro.

El proceso tiene un algoritmo que se entrena inicialmente en un gran conjunto de datos de muestra en una máquina o clúster potente y rápido. Luego, la red entrenada se implementa en una aplicación y se realiza la interpretación de los datos reales. Aquí es donde Edge TPU viene al rescate, lo que permite a los desarrolladores realizar mejoras en los dispositivos inteligentes y hace que el aprendizaje automático no tenga ninguna conexión de red.

Productos coralinos

Google Coral ofrece los siguientes seis productos:

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1. Junta de desarrollo de corales: La placa de desarrollo Coral es una computadora de placa única con un sistema en módulo (SOM) extraíble. La placa está pensada como una herramienta de desarrollo de productos para que los desarrolladores de hardware creen prototipos de dispositivos IoT y otros sistemas integrados. Contiene la memoria Edge TPU, WiFi, Bluetooth, RAM y eMMC, además de radios inalámbricas. Esta placa de desarrollo es perfecta para dispositivos IoT y otros sistemas integrados que exigen una inferencia rápida y en el dispositivo. La placa de desarrollo tiene conexiones periféricas de placa base, interfaz de pantalla DSI, interfaz de cámara MIPI-CSI, puerto Gigabit Ethernet, conector de audio de 3,5 mm, terminal de 4 pines de 2,54 mm para altavoces estéreo, un conector HDMI 2.0a de tamaño completo, dos conectores digitales Micrófonos PDM y un encabezado GPIO de 40 pines “similar a Raspberry Pi”.

La Junta de Desarrollo de Coral. Créditos de la imagen: Google.

2. Acelerador USB: El acelerador Coral USB cuenta con Edge TPU que es responsable de la inferencia de ML. También permite una fácil integración en cualquier sistema Linux, incluido Raspberry Pi, a través de USB 2.0 y 3.0. Con Edge TPU conectado a través de la interfaz USB 3.0, permite la creación rápida de prototipos de aplicaciones locales de IA. Envuelve su ASIC personalizado en un factor de forma de barra fácil de usar que se parece mucho a un disco flash. El dispositivo Accelerator tiene un conector USB 3.0 tipo C para datos y alimentación. Sin embargo, como viene con un cable USB-C a A, si no tiene una computadora portátil USB-C, como una de las últimas generaciones de Mac, aún puede usarla directamente.

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3. Cámara: Módulo de cámara compatible con 5 megapíxeles. También está disponible un módulo de cámara con sensor Omnivision OV5645 de 5 megapíxeles, para acompañar a la placa de desarrollo. Se conecta al conector MIPI-CSI de la placa de desarrollo. Tiene un campo de visión de 84 grados y una distancia focal de 2,5 mm, con un rango focal de 10 cm al infinito.

4. Acelerador PCI-E: El dispositivo PCI-E es un dispositivo de 22 mm x 30 mm hecho para una fácil integración de Edge TPU en los sistemas existentes.

5. Sistema en módulo (SOM): SOM es un sistema completamente integrado en un módulo enchufable de 40 mm x 40 mm conectado a la placa base. Está construido alrededor de un procesador NXP i.MX 8M y el propio Edge TPU. El SoM tiene un coprocesador criptográfico, wifi integrado y compatibilidad con bluetooth 4.1, junto con 1 G de RAM LPDDR4 y 8 GB de eMMC.

6. Tablero de sensores ambientales: Es una placa accesoria que proporciona sensores de temperatura, luz y humedad para aplicaciones IoT. Compatible con las placas Coral y Raspberry Pi, esta placa sensora está diseñada para funcionar con el núcleo de IoT en la nube gracias a la inclusión de un elemento seguro. Tiene cuatro conectores Grove integrados para permitir agregar sensores adicionales y es compatible con TensorFlow lite, por lo que no es necesario construir modelos desde cero.

Pensando en el futuro

Edge TPU se encuentra actualmente en el período beta donde el compilador tiene algunas restricciones. Pero estas restricciones deberían levantarse cuando Coral salga de la prueba beta. Una comparación precisa con aceleradores personalizados como también solo se puede hacer una vez que el hardware Coral está fuera.

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Este nuevo Coral para IoT y ML de Google va a facilitar la integración de IoT. Muchos fabricantes se sentirán atraídos por estos productos y quizás fomenten el uso de dispositivos IoT. La iniciativa de Google es definitivamente apreciable.

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