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quenza più bassa. Il loro formato estremamente compatto e le modalità operative flessibili rendono tutti i sensori di potenza della famiglia R&S NRPxxS ideali per l’utilizzo sia in laboratorio che sul campo, in applicazioni di manuten- zione o monitoraggio. I sensori di potenza possono essere collegati a un misuratore di potenza R&S NRX, a diversi generatori e analizzatori di segnale di Rohde & Schwarz selezionati o a un PC con installato il software misurato- re di potenza virtuale R&S NRPV. I sensori supportano il protocollo di comunicazione standard USBTMC, per faci- litarne l’integrazione nei sistemi di collaudo automatico. I sensori della famiglia R&S NRPxxSN includono anche un’interfaccia Ethernet per supportare il telecontrollo re- moto via LAN. Ulteriori informazioni su questi e altri misuratori di po- tenza RF e a microonde di Rohde & Schwarz sono disponi- bili all’indirizzo: Misuratori di potenza RF e a microon- de | Rohde & Schwarz (rohde-schwarz.com) Il nuovo chip di Rohm basato sull’intelligenza artificiale consente di prevedere malfunzionamenti in real time senza l’intervento dei server cloud Chip basato sull’AI per l’apprendimento on-device a bassissimo consumo Emanuele Dal Lago ROHM ha annunciato lo sviluppo di un chip per l’appren- dimento on-device basato sull’intelligenza artificiale (un SoC con un acceleratore AI per l’apprendimento) per i ter- minali (endpoint) di elaborazione situati alla periferia della rete utilizzati i applicazioni IoT. Esso utilizza l’intelligenza artificiale per prevedere eventuali malfunzionamenti (ri- velamento predittivo dei guasti) nei dispositivi elettroni- ci equipaggiati con motori e sensori in tempo reale e con consumi estremamente contenuti. Nelle applicazioni di intelligenza artificiale, la fase di apprendimento richiede l’acquisizione di una grande quantità di dati, la loro com- pilazione in un database e gli aggiornamenti (quando ri- chiesti). Per tale motivo un chip basato sull’intelligenza artificiale richiede un’elevata potenza di calcolo che, ine- vitabilmente, comporta l’utilizzo di una grande quantità di energia. Fino a oggi era difficile realizzare chip basati sull’AI in grado di eseguire l’apprendimento sul campo, caratterizzati da consumi ridotti e destinati a terminali (endpoint) e computer edge, elementi indispensabili per l’implementazione di un ecosistema IoT efficiente. Basato sull’algoritmo di “apprendimento on device” svi- luppato dal professor Matsutani della Keio University, il nuovo chip di ROHM risulta formato da un acceleratore AI (circuito hardware dedicato all’intelligenza a rtificia- le) e dalla CPU “tinyMicon MatisseCORE” a 8 bit ad alta efficienza della società. TinyMicom Matisse CORE (Mi- cro arithmetic unit for tiny size sequencer) dispone di un set di istruzioni ottimizzato per applicazioni embedded e prevede un’avanzata tecnologia di compilazione che assi- cura un’elaborazione aritmetica veloce in un codice di di- mensioni contenute. La combinazione tra un acceleratore AI compatto (formato da 20.000 gate) con una CPU ad alte prestazioni consente di eseguire apprendimento e infe- renza con consumi di potenza di alcune decine di mW. Ciò consente di fare previsioni relativamente a possibili gua- sti in tempo reale in quanto i risultati del rilevamento di anomalie (punteggio dell’anomalia) possono essere for- niti sotto forma numerica direttamente nel luogo di in- stallazione dell’apparecchiature, senza richiedere quindi l’intervento di un server cloud. La commercializzazione è prevista per l’anno in corso, mentre la produzione in volu- mi è pianificata per il 2024. Per scopi di valutazione ROHM propone un’apposita scheda equipaggiata con terminali compatibili Arduino che può essere dotata di una scheda di espansione per sensori per il collegamento con una MCU (Arduino). Sulla scheda sonomontati moduli di comunica- zione wireless (Wi-Fi e Bluetooth) unitamente a 64 kbit di memoria EEPROM: il collegamento di sensori a loro volta connessi con l’apparecchiatura target permetterà di veri- ficare il funzionamento del chip AI attraverso un display. TECH INSIGHT SERPENTONE ELETTRONICA OGGI 507 - GENNAIO/FEBBRAIO 2023 18