AIfES: un nuevo proyecto que acerca la IA a Arduino

AifES

La placa de desarrollo Arduino permite hacer miles y miles de proyectos diferentes, el límite prácticamente está en la imaginación de cada maker, aunque también tiene algunas limitaciones físicas, como la memoria, la capacidad de procesamiento, etc. Sin embargo, cada vez existen más productos y proyectos para extender más y más sus capacidades, como es el caso del nuevo lanzamiento de AIfES.

Ahora, gracias a este proyecto creado por Fraunhofer IMS para Arduino, esta placa de código abierto contará con un framework de inteligencia artificial (IA) programado en C, usando las bibliotecas estándar del compilador GNU GCC. Los usuarios podrán agregar ahora AIfES a su proyecto de Arduino e integrarlo desde el gestor de bibliotecas desde el IDE para usarlo en sus desarrollos, proporcionando la posibilidad de usar algoritmos de machine learning incluso en pequeños microcontroladores como el de una placa Arduino UNO de 8-bit.

Esto permitirá a los desarrolladores crear multitud de dispositivos IoT (Internet of Things) que sean más independientes de la nube y que puedan resultar más inteligentes, y con mayor respeto de tu privacidad, ya que se pueden ejecutar las funciones offline desde la placa Arduino sin necesidad de depender de servicios remotos. Además, el proyecto AIfES se ha lanzado bajo licencia GNU GPLv3, por lo que es totalmente libre, aunque permite una licencia de pago para proyectos comerciales.

AIfES es muy similar y compatible con frameworks Python ML como es el caso de TensorFlow, Keras o PyTorch, pero su funcionalidad está algo más reducida. No obstante, en esta versión lanzada ya está soportado el FNN (Feedforward Neural Networks), además también permite la activación de funciones como ReLu, Sigmoid, o Softmax integradas. Por otro lado, los desarrolladores están trabajando para traer en un futuro también una implementación de ConvNet (Convolutional Neural Networks), que posiblemente no tarde demasiado en llegar.

También se han incluido algunos algoritmos de entrenamiento comunes, como SGD (Gradient Descent Optimizer) y Adam Optimizer, entre otros. Es decir, que para ser un MCU de 8-bit, no está nada mal…


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