AIfES (AI for Embedded Systems) es un marco de AI independiente y de alta eficiencia, que permite al Fraunhofer Institute for Microelectronic Circuits and Systems, o Fraunhofer IMS para abreviar, entrenar y ejecutar algoritmos de aprendizaje automático en microcontroladores con recursos limitados.
Hasta ahora, el marco era de código cerrado y Fraunhofer IMS solo lo usaba internamente, pero después de una colaboración con Arduino, AIfES for Arduino ahora es de código abierto y de uso gratuito para proyectos no comerciales.
El marco ha sido optimizado para permitir que microcontroladores de 8 bits como el que se encuentra en Arduino Uno implementen una «Artificial Neural Networl» (ANN) que puede ser entrenada en un tiempo moderado. Eso significa que la inferencia y el entrenamiento fuera de línea en pequeños dispositivos de autoaprendizaje que funcionan con baterías es posible con AIfES sin depender de la nube u otros dispositivos.
La biblioteca implementa Feedforward Neural Networks (FNN) que se pueden parametrizar, entrenar, modificar o recargado en tiempo de ejecución. Programado en lenguaje C, AIfES usa solo bibliotecas estándar basadas en GNU Compiler Collection (GCC). Fraunhofer IMS también dice que es compatible con otros marcos de software de IA como Keras o TensorFlow.
AIfES se ofrece dentro de un modelo de licencia dual: gratis para software de código abierto bajo la GNU General Public License (GPL) versión 3, pero para productos comerciales, se debe firmar un acuerdo de licencia con Fraunhofer IMS.
Dado que el Instituto ha estado usando la biblioteca durante varios años, se han exhibido varios demostradores, incluido un sistema de reconocimiento de escritura realizado en un Arduino Uno (ver video a continuación), un sensor de corriente inalámbrico para monitoreo de condición y un sistema de reconocimiento de gestos.
Si desea probarlo y obtener más información sobre AIfES para Arduino, diríjase al repositorio de Github para descargar e instale la biblioteca, acceda a ejemplos de códigos y lea la documentación. Tenga en cuenta que es posible que también deba instalar la biblioteca Arduino_CMSIS-DSP para algunas de las muestras y editar el código siguiendo las instrucciones del código fuente para crear un boceto AIfES con éxito.
Se pueden encontrar más detalles sobre la solución en sitio web de Fraunhofer IMS.
Traducido del artículo en inglés «AIfES for Arduino high-efficiency AI framework for microcontrollers becomes open source«.
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