Autonomiczna i zautomatyzowana jazda jest megatrendem w branży motoryzacyjnej, podobnie jak elektryfikacja. Kluczową rolę odgrywa w tym sztuczna inteligencja. Dzięki niej możliwe jest wykrywanie pieszych, analizowanie zachowania kierowcy, rozpoznawanie znaków drogowych i kontrolowanie trajektorii, a także wiele innych funkcji. Najbardziej istotnym czynnikiem umożliwiającym realizację tych działań jest Edge AI. Autonomiczna i zautomatyzowana jazda jest w dużym stopniu zależna od zapotrzebowania na systemy AI z możliwościami uczenia maszynowego i procesorami, które mogą obsługiwać duże ilości danych równolegle, bezpiecznie, a co najważniejsze, w czasie rzeczywistym. Aby sprostać temu wyzwaniu, Imagimob, spółka należąca do Infineon Technologies AG rozszerzyła swoje portfolio uczenia maszynowego w branży motoryzacyjnej, integrując je z MCU Infineon Automotive ASIL-D, takimi jak AURIX™ TC3x i AURIX TC4x.

AURIX (Infineon)

– Integracja bezpiecznych i niezawodnych funkcji sztucznej inteligencji z rodzinami mikrokontrolerów ma kluczowe znaczenie dla rozwoju aplikacji autonomicznej jazdy w przemyśle motoryzacyjnym. Jesteśmy dumni, że nasze mikrokontrolery AURIX są teraz obsługiwane przez Imagimob Studio, dzięki czemu są dostępne dla programistów na całym świecie – powiedział Thomas Boehm, starszy wiceprezes ds. mikrokontrolerów w firmie Infineon.

– Dzięki integracji AURIX z naszym Imagimob Studio, zapewniamy pełną kompatybilność i możliwości uczenia maszynowego (ML) w sektorze motoryzacyjnym. Oznacza to, że wszystkie przypadki użycia, które obsługujemy za pomocą naszej platformy, są teraz dostępne również dla mikrokontrolerów AURIX firmy Infineon – dodał Alexander Samuelsson, CTO Imagimob.

Dzięki Imagimob Studio programiści mogą teraz tworzyć solidne modele ML dla Edge i wdrażać je na sprawdzonych mikrokontrolerach AURIX firmy Infineon. Proces rozpoczyna się od stworzenia modeli uczenia maszynowego w Imagimob Studio. Gdy model AI jest gotowy, użytkownicy mogą wybrać opcję wdrożenia go na MCU bezpośrednio na platformie. Następnie są prowadzeni przez kroki, jak płynnie wdrożyć kod, upraszczając implementację uczenia maszynowego na MCU i umożliwiając tworzenie zaawansowanych modeli ML. Ponadto Imagimob Studio oferuje przykładowy projekt wykrywania syren, demonstrujący tworzenie i wdrażanie modelu. Korzystając z przykładowego kodu, użytkownicy mogą również dowiedzieć się, jak tworzyć modele akustyczne za pomocą MCU AURIX i mikrofonu. Imagimob opracował ponadto nowe modele regresji, które można wykorzystać do obliczenia pozostałej mocy baterii, jej ogólnego stanu i przewidywanego czasu użytkowania.

Zaawansowane przypadki użycia sztucznej inteligencji z AURIX TC4x

Skalowalna rodzina MCU AURIX TC4x oferuje płynną aktualizację rodziny MCU AURIX TC3x zgodnych z ASIL-D. Zwiększona wydajność zapewniana jest przez TriCore™ 1.8 nowej generacji. Ponadto, AURIX TC4x posiada skalowalny zestaw akceleratorów, który obejmuje jednostkę przetwarzania równoległego (PPU) i wiele inteligentnych akceleratorów wspierających opłacalną integrację AI. W przypadku rodziny AURIX TC4x postępy te przekładają się na zwiększone możliwości uczenia maszynowego, umożliwiając programistom wdrażanie wielu modeli jednocześnie lub bardziej złożonych. Na przykład, podczas gdy AURIX TC3x może obsługiwać podstawowe wykrywanie syren, AURIX TC4x umożliwia jednoczesne wykrywanie syren i interakcję głosową.