Para afrontar estos retos con más garantías, Microchip Technology ha presentado el kit de desarrollo de software (SDK) VectorBlox™ 3.0 Accelerator, que simplifica la implementación de IA basada en FPGA y acelera su comercialización. El SDK VectorBlox 3.0, suministrado gratuitamente a los desarrolladores junto a la CoreVectorBlox IP correspondiente, está diseñado como una cadena de herramientas integrada que agiliza la optimización, la compilación y el despliegue de modelos de redes neuronales convolucionales (CNN) con plataformas basadas en FPGA y SoC PolarFire®. Dado que el acelerador se adapta eficientemente a modelos de diversos tamaños y admite varias cargas de trabajo de IA en un solo dispositivo, los clientes pueden reunir varias funciones de IA para visión o basadas en sensores en una sola FPGA de bajo consumo.
“Como la complejidad de los modelos de IA sigue aumentando, la compresión se está haciendo imprescindible para implementar inteligencia en el borde (edge)”, declaró Shakeel Peera, vicepresidente corporativo y director general de la unidad de negocio de FPGA de Microchip. “VectorBlox 3.0 aprovecha la compresión del modelo basado en dispersión de Neuronix, firma adquirida por Microchip, para reducir las necesidades de computación manteniendo la exactitud”.
Gracias a su compatibilidad con redes neuronales dispersas, VectorBlox 3.0 facilita la ejecución eficiente de modelos CNN basados en visión omitiendo las operaciones de valor cero. Esta capacidad ayuda a los desarrolladores a acelerar el rendimiento de la inferencia y a reducir el consumo, una ventaja importante para las aplicaciones permanentemente activas de IA en el borde, las cuales deben equilibrar velocidad de respuesta y eficiencia energética. El empleo de la compresión de modelos basados en la dispersión se ha diseñado con el fin de disminuir las necesidades de computación y memoria conservando la exactitud.
“La aceleración de VectorBlox sobre los SoC PolarFire de Microchip permite el despliegue eficiente de canales avanzados de IA a bordo para operaciones con cargas útiles de baja latencia en órbita”, declaró Vito Fortunato, director de línea de servicios SPACEDGE™ de Planetek Italia.
“Esta plataforma nos ha permitido validar funcionalidades de procesamiento de observación terrestre en tiempo real como detección de objectos, análisis semántico de escenas y productos de información procesable generada en el borde que se han instalado en el satélite AI-eXpress-1, lanzado en 2025, además de proporcionar la resiliencia a la radiación y la fiabilidad operativa necesarias para operaciones continuas en órbita terrestre baja”.
Además, Spacecraft Pose Network v2 (SPNv2), una red neuronal diseñada para estimar la posición y la orientación mediante datos de visión, permite navegación autónoma y operaciones de proximidad en el espacio para aplicaciones como aproximación y acoplamiento de manera autónoma, retirada de basura espacial, inspección de satélites y vuelos de formación. La solución, que utiliza FPGA y SoC PolarFire de gama media, con un consumo eficiente e inmunes frente a eventos únicos (SEU), proporciona arranque seguro, protección frente a intentos de manipulación y una elevada fiabilidad en entornos adversos. Estas características son necesarias en misiones críticas de defensa, aeroespaciales e industriales en las que son imprescindibles una larga vida operativa, la protección de los datos y la resiliencia del sistema.
"La combinación de los SoC PolarFire y VectorBlox crea una potente sinergia para el despliegue en plena órbita de soluciones de autonomía basadas en IA”, señaló Federico Fontana, Jefe de Ingeniería de Hardware de AIKO. “Lo hemos comprobado a lo largo del despliegue de nuestra solución clear CHARLES, que ofrece conexión a la nube y detección de naves para operaciones adaptativas y autónomas de carga útil sobre plataformas de consumo eficiente, lo cual supone dar un nuevo paso adelante hacia sistemas espaciales cada vez más autónomos, reactivos y definidos por software”.
VectorBlox SDK v3.0 cuenta con el soporte de Libero® SoC Design Suite de Microchip y es compatible con CoreVectorBlox IP
