EMB_87

EMBEDDED 87 • FEBBRAIO • 2023 12 IN TEMPO REALE | NOVITÀ/TECNOLOGIE Software per la compressione di reti neurali Alessandro Nobile Fraunhofer Heinrich Hertz Institute (HHI) ha annunciato lo sviluppo di NNCodec, un nuovo software in grado di comprimere le reti neurali senza alcuna perdita di accuratezza. Realizzato non per uso commerciale e destinato a grup- pi di ricerca e team di sviluppo operanti nel settore dell’intelligenza artificiale, NNCodec è disponibile per il download gratuito sulla piattaforma GitHub. Software open source di semplice uso, NNCodec include moduli di codifica e decodifica per la compressione di reti neu- rali ed è conforme al nuovo standard MPEG “Neural Network Coding (NNC— ISO/IEC 15938-17:2022)”, sviluppato in cooperazione con Fraunhofer HHI e formalmente approvato da ISO/IEC nell’agosto del 2022. Le reti neurali rappresentano la “spina dorsale” di numerose tecnologie che utilizzano l’intelligenza artificiale e sono divenute indispensabili in numerose applicazioni. Per tale motivo sono state sviluppate diverse architetture di reti neurali per soddisfare le esigenze dei diversi casi d’uso. Tali reti, nel frattempo, sono divenute via via più complesse, ov- vero il numero di strati, link e parametri è aumentato in maniera esponenziale. Da qui la necessità di poter disporre di maggiore potenza di elaborazione e più risorse di memoria. In assenza di una compressione efficiente, risulta oltremodo difficile integrare le reti neurali in dispositivi come gli smartphone. Allo stesso tempo, reti neurali complesse richiedono un’elevata velocità di trasmissione dati. NNCodec è in grado di comprimere le reti neurali addestrate in una percentuale compresa tra il 5 e il 10% della loro dimensione originale, preservando l’accuratezza dell’inferenza. Ciò consente di archiviare in maniera efficiente queste reti e di trasferirle ad altre applicazioni AI. Tra le varie applicazioni che possono trarre vantaggi dall’uso dello standard NNC si possono annoverare 5G, compressione di immagini e video, codifica e ricostruzione in 3D, guida autonoma e numerose altre ancora. Negli ambienti di apprendimento distribuito, dove è necessario inviare regolarmente gli aggiorna- menti delle reti neurali tra i dispositivi partecipanti, lo standard NNC consente di ridurre sensibilmente la velocità di trasferimento dati. Il software NNCodec con i moduli di codifica/decodifica è disponibile su GitHub. Nuovi ADC e controller per il settore aerospaziale radiation-hardened/tolerant Emanuele Dal Lago Texas Instruments ha reso noto l’introduzione di nuovi convertitori analogici Digitali (ADC) per uso spaziale quali- ficati SHP (Space High grade in Plastic), una nuova specifica di analisi dei dispositivi sviluppata dalla società. TI ha anche aggiunto nuove famiglie di prodotti al portafoglio di dispositivi Space EP (Space Enhanced Plastic) tolleranti alle radiazioni. Rispetto ai tradizionali package in ceramica, i package plastici offrono un ingombro ridotto che consente ai progettisti di ridurre dimensioni, peso e consumo energetico del sistema e, di conseguenza, anche i costi di lancio. La specifica SHP comprende package sia PBGA che incapsulati in plastica per semiconduttori resistenti alle radiazioni. In passato, per le applicazioni e i programmi spaziali si utilizzavano dispositivi in ceramica di Classe V QML (Qualified Manufacturers List) sigillati ermeticamente per garantire l’affidabilità. Oggi, applicazioni come quelle per nuovi sa- NNCodec è un software sviluppato da Fraunhofer Heinrich Hertz Institute (HHI) in grado di comprimere le reti neurali fino al 5-10% della loro dimensione originale senza alcuna perdita di accuratezza