Últimamente han salido muchas nuevas placas que enfocan su esfuerzo en ser usadas en proyectos de Inteligencia Artificial. Google recientemente ha lanzado su proyecto Coral y pinta muy bien.
La mayoría de los proyectos de IA corren en clusters de supercomputadoras por ejemplo empleando servicios de terceros como Amazon AWS o Microsoft Azure pero esto está moviéndose un poco hacia el uso de placas de menor potencia (dispositivos más pequeños).
Google tiene nuevas ofertas tanto en hardware como en software en lo que respecta a Inteligencia Artificial. Desde el punto de vista del Software, su librería de aprendizaje profundo TensorFlow madura hacia la versión 2.0 y desarrollan una versión "Lite" o liviana hecha para procesadores simples como pueden ser un Raspberry. En el lado del Hardware, ofrecen su Tensor Proccesing Unit, un chip acelerador para mejorar la performance de TensorFlow más allá de los chips de propósito general.
La placa Coral.ai Dev es la computadora en una sóla placa hecha por Google, inspirada en la clásica Raspberry PI, con una unidad de procesamiento de tensor incorporada para llevar su rendimiento de aprendizaje profundo (deep learning) a rangos que sólo hemos visto antes en placas mucho más caras.
El precio de Coral es de $149 (dólares).
Los tutoriales de introducción de Google para usar TensorFlow en Coral.ai son algunos de los más amigables que hay para comenzar, aunque hay que tener algunas cosas listas para comenzar a trabajar con ellos: consulte la lista de piezas en el tutorial https://coral.withgoogle.com/tutorials/devboard/ para asegurarse de que tiene todos los suministros en la lista. También recomiendo recoger el módulo de cámara opcional, ya que muchas de las demostraciones asumen que la placa está obteniendo una entrada de video para analizar.
Con la velocidad del procesador arrasando en placas de hobby, y TensorFlow Lite llevando el software de IA al alcance de más microcontroladores que nunca, esperamos ver una gran cantidad de nuevas opciones para la electrónica de IA este año. Y esperamos que el proyecto Coral se destaque como uno de los líderes de IA de este año.
Características
- Edge TPU Module (SOM)
- NXP i.MX 8M SOC (Quad-core Cortex-A53, plus Cortex-M4F)
- Google Edge TPU ML accelerator coprocessor
- Cryptographic coprocessor
- Wi-Fi 2x2 MIMO (802.11b/g/n/ac 2.4/5GHz)
- Bluetooth 4.1
- 8GB eMMC
- 1GB LPDDR4
- USB connections
- USB Type-C power port (5V DC)
- USB 3.0 Type-C OTG port
- USB 3.0 Type-A host port
- USB 2.0 Micro-B serial console port
- Audio
- 3.5mm audio jack (CTIA compliant)
- Digital PDM microphone (x2)
- 2.54mm 4-pin terminal for stereo speakers
- Video
- HDMI 2.0a (full size)
- 39-pin FFC connector for MIPI DSI display (4-lane)
- 24-pin FFC connector for MIPI CSI-2 camera (4-lane)
- MicroSD card slot
- Gigabit Ethernet port
- 40-pin GPIO expansion header
- Supports Mendel Linux (derivative of Debian)
Ver las especificaciones completas: https://coral.withgoogle.com/tutorials/devboard-datasheet/
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