Tuttavia, lo sviluppo e l'implementazione di modelli di intelligenza artificiale nei sistemi embedded presentano numerose sfide. Per rendere l'IA una realtà, abbiamo bisogno di strumenti in grado di gestire la complessità dei sistemi che stiamo costruendo. Ed è qui che entra in gioco CodeFusion Studio™ 2.0.
Dalle fondamenta embedded al ragionamento abilitato dall'IA:
l'integrazione di modelli di IA richiede più di un ambiente di sviluppo integrato [TW1] come tradizionalmente inteso dai tecnologi; richiede piattaforme che colleghino lo sviluppo embedded e i flussi di lavoro di IA. Richiede la capacità di sviluppare su architetture eterogenee che definiscono il futuro dell'edge computing. E, soprattutto, deve essere compatibile con il tipo di intelligenza basata su agenti e sulla fisica che IP richiede.
Permettetemi di spiegare perché questo è importante.
In passato, gli strumenti embedded erano progettati per MCU single-core e flussi di lavoro deterministici. Ma la proprietà intellettuale (IP) richiede sistemi in grado di ragionare dinamicamente su proprietà termiche, campi magnetici, ambienti acustici e molto altro. Non si tratta di sistemi statici, bensì di sistemi complessi e dinamici. E per realizzarli, abbiamo bisogno di una toolchain altrettanto dinamica.
È in questo contesto che è nato CodeFusion Studio 2.0. Supporta il debug multi-core, l'orchestrazione a livello di sistema e l'integrazione di modelli di intelligenza artificiale, il tutto all'interno di un unico spazio di lavoro. È basato su Zephyr, containerizzato e open source. Ciò significa che riproducibilità, automazione ed estensibilità sono integrate. Per la proprietà intellettuale, questo è fondamentale. Stiamo creando agenti in grado di ragionare in ambiente edge, e questi agenti devono essere addestrati, distribuiti e sottoposti a debug in ambienti che rispecchiano il mondo reale.
Flussi di lavoro AI che si adattano all'edge:
una delle caratteristiche più importanti di CodeFusion Studio 2.0 è la sua pipeline AI end-to-end. Gli sviluppatori possono importare modelli da TensorFlow, PyTorch o dal Model Zoo di ADI e generare codice pronto per l'inferenza in pochi minuti. Con Zephyr AI Profiler, possono monitorare latenza, consumo energetico e utilizzo della memoria, il tutto senza intervenire sull'hardware.
Questo rappresenta una svolta per PI. Il nostro obiettivo è integrare l'intelligenza direttamente nei prodotti, che si tratti di audio contestuale negli apparecchi acustici o di controllo adattivo nella robotica. CodeFusion Studio rende tutto ciò possibile. Trasforma l'IA da una funzionalità aggiuntiva a un principio di progettazione fondamentale.
Oltre all'inferenza, la piattaforma supporta AutoML per sistemi embedded, consentendo l'addestramento e l'ottimizzazione dei set di dati all'interno dello stesso flusso di lavoro. Ciò significa che i nostri agenti possono apprendere dal mondo fisico, adattarsi ad esso e agire al suo interno, il tutto senza superare i limiti dell'hardware edge.
Sicurezza, fiducia e confine tra mondo fisico e digitale.
PI deve essere anche affidabile. I nostri sistemi operano in ambienti critici, dall'automazione industriale alla sanità. Per questo motivo CodeFusion Studio integra la sicurezza fin dall'inizio. Con la Trusted Edge Security Architecture (TESA) di ADI, gli sviluppatori possono implementare l'avvio sicuro, il partizionamento TrustZone e i protocolli crittografici come parte del flusso di lavoro standard.
Questo è importante perché gli agenti PI ragionano sui sistemi fisici e li controllano. Tale controllo deve essere sicuro, deterministico e verificabile. CodeFusion Studio garantisce che ogni fase, dall'implementazione del modello agli aggiornamenti del firmware, sia protetta.
Una piattaforma per il futuro dell'intelligenza.
In ADI parliamo di IA agentiva: sistemi che interpretano i comandi, ragionano sul mondo e agiscono. Parliamo di IA basata sulla fisica: modelli basati sulle leggi della natura, non solo su schemi statistici. E parliamo di calcolo neuromorfico: architetture che imitano il cervello per funzionare in modo efficiente in ambienti edge.
CodeFusion Studio 2.0 è un sistema fondamentale che collega tutto questo. È il modo in cui passiamo dalla visione alla realtà. È il modo in cui creiamo strumenti che vanno oltre la compilazione del codice e affrontano la sfida di orchestrare l'intelligenza.
Abbiamo visto il potenziale durante lo sviluppo. I team di ADI stanno riducendo i cicli di debug da giorni a ore. Il codice ottimizzato e pronto per l'inferenza viene generato in pochi minuti. E gli sviluppatori, siano essi junior o senior, lavorano in ambienti che si adattano alle loro esigenze, e non viceversa.
Conclusione: Creare un'intelligenza artificiale che funzioni nel mondo.
L'intelligenza fisica consiste nel creare un'IA che funzioni nel mondo, non solo nel parlarne. Si tratta di integrare il ragionamento nei sistemi che alimentano le nostre vite. CodeFusion Studio 2.0 è la pietra angolare di questa strategia. È il modo in cui forniamo ai nostri sviluppatori gli strumenti per costruire il futuro in modo sicuro, efficiente e intelligente.
In ADI, andiamo oltre l'immaginare il futuro. Lo costruiamo. E con CodeFusion Studio 2.0, lo costruiamo più velocemente che mai.
Autore: Paul Golding, Vicepresidente di Edge AI, Analog Devices
