L’Intelligenza Artificiale nei microcontrollori

L’Intelligenza Artificiale (AI) ha cambiato per sempre il modo in cui interagiamo con la tecnologia. E' noto che per far funzionare algoritmi complessi servano computer potentissimi o server cloud costosi e ad alto consumo energetico. Grazie ai progressi tecnologici, è oggi possibile eseguire modelli di AI direttamente su dispositivi piccoli, economici e a bassissimo consumo, come i microcontrollori (MCU). Questa evoluzione apre le porte a un’infinità di applicazioni nell’Internet of Things (IoT), nell’automotive, nell’industria, nella robotica, nei dispositivi indossabili e in molti altri settori.

I microcontrollori sono chip presenti in miliardi di dispositivi di uso quotidiano: dagli elettrodomestici intelligenti ai sensori industriali, dai wearable ai sistemi di connettività. A differenza di computer o server, gli MCU sono progettati per svolgere compiti specifici consumando pochissima energia. Spesso funzionano a batteria per mesi o anni, senza bisogno di connessione Internet costante. Inoltre, poiché elaborano i dati localmente senza inviarli da nessuna parte, garantiscono un livello di privacy e sicurezza molto elevato. Tuttavia, gli MCU hanno risorse limitate: poca memoria, processori non velocissimi e un’architettura semplice. Per questo, per molto tempo è stato impensabile eseguire su di essi modelli di intelligenza artificiale, che richiedono invece grandi capacità di calcolo.

Fortunatamente, oggi esistono MCU appositamente progettati per bilanciare prestazioni e consumi. Alcuni consumano solo pochi microampere quando in stand-by e pochi milliampere quando attivi. Altri, più potenti, possono arrivare a decine di milliampere, ma offrono prestazioni nettamente superiori. L'intelligenza artificiale sui microcontrollori, quindi, è oggi una realtà.

Implementare un modello di AI su MCU richiede due passaggi principali: prima si addestra il modello su un computer potente usando un grande dataset, poi si “trasferisce” il modello addestrato sul microcontrollore, dove potrà essere eseguito in autonomia. Questo processo è reso possibile da piattaforme specializzate come Edge Impulse e TensorFlow Lite for Microcontrollers, che consentono di ottimizzare i modelli per dispositivi con risorse limitate.

Elaborare i dati direttamente sul dispositivo (edge AI) invece di inviarli al cloud offre numerosi vantaggi:

• Bassa latenza: le risposte sono immediate, essenziale per applicazioni in tempo reale come i sistemi di sicurezza o i assistenti vocali.
• Risparmio energetico: evitare di trasmettere dati via wireless riduce notevolmente i consumi.
• Privacy e sicurezza: i dati sensibili restano sul dispositivo e non vengono condivisi in rete.
• Costi ridotti: non servono server costosi né connessioni Internet ad alta velocità.

Un esempio concreto di come l’AI si stia integrando negli MCU è la serie STM32N6 di STMicroelectronics, dotata di un acceleratore neurale dedicato chiamato Neural-ART. Questo microcontrollore offre prestazioni di machine learning fino a 600 volte superiori rispetto ai precedenti modelli STM32, pur mantenendo un’efficienza energetica molto elevata.

Tra le sfide superate per integrare un’unità di elaborazione neurale (NPU) così avanzata in un chip così piccolo ci sono la compatibilità con i framework più diffusi (come TensorFlow) e l’ottimizzazione dell’hardware per elaborare dati di visione artificiale e audio in tempo reale.

L’STM32N6 è già utilizzato da grandi aziende in prodotti all’avanguardia:

• Nell’automotive, alimenta sistemi avanzati di assistenza alla guida (ADAS) per il riconoscimento di ostacoli e il mantenimento della corsia.
• Nella smart home, viene usato in telecamere di sicurezza e videocitofoni intelligenti per il riconoscimento facciale e il rilevamento movimento.
• In ambito medico, migliora dispositivi di diagnostica e monitoraggio pazienti grazie all’elaborazione dati in tempo reale.

Si immagina un futuro in cui microcontrollori come l’STM32N6 saranno alla base di sistemi embedded sempre più intelligenti, autonomi ed efficienti. 

Settori come l’automotive, il healthcare, l’industria 4.0 e l’elettronica di consumo beneficeranno enormemente di queste innovazioni, con dispositivi in grado di prendere decisioni autonome, migliorare l’esperienza utente e operare in totale sicurezza.