Axelera AI ha selezionato SECO come sole European developer di soluzioni di edge AI basate sulla propria piattaforma AI MetisTM, una piattaforma ad elevate prestazioni, cost effective e user-friendly che combina hardware e software per accelerare la computer vision sull’edge.
SECO otterrà un accesso privilegiato alla tecnologia di Axelera AI e completerà la progettazione di una development board e di un modulo basato su uno standard form factor.
Con l’introduzione del modulo nel proprio catalogo prodotti, SECO potrà offrire una capacità di calcolo dedicata all’intelligenza artificiale, ad alte prestazioni e bassa latenza, estendendo così la propria offerta anche all’innovativo segmento della computer vision.
Con un’architettura quad core in cui ciascun processore può elaborare, senza alcuna interazione esterna, tutti i livelli di una rete neurale standard, Metis AI Processing Unit (AIPU) è uno dei chip più potenti e all’avanguardia per i dispositivi edge, in grado di garantire fino a 214 Tera Operations Per Second (TOPS) ad un costo e con un consumo energetico inferiori rispetto alle soluzioni alternative disponibili sul mercato.
Inoltre, CLEA, la piattaforma di IoT-AI sviluppata da SECO, fungerà da abilitatore per la distribuzione di modelli AI-based esistenti per eseguire funzionalità di inferenza accelerata direttamente sull’edge, così come per trasferire sul cloud i dati processati dall’AI per archiviarli o elaborarli ulteriormente.
CLEA faciliterà il lancio di nuovi modelli di business servitizzati, arricchendo le applicazioni dei clienti con un set aggiuntivo di funzionalità AI, scalabili attraverso pipeline di reti neurali rapidamente fruibili dal marketplace al dispositivo sul campo.
Questo approccio consente inoltre agli utenti di definire in modo ottimale la propria architettura di data analytics, con la possibilità di eseguire direttamente sull’edge le attività di processing di algoritmi AI, in tutti casi convenienti per ragioni di costo, privacy o latenza.
In questo modo, l’esperienza d’uso può essere migliorata grazie ad analisi effettuate direttamente sul campo e accelerate dall’utilizzo dell’AI. Elaborando dati e immagini provenienti da fonti differenti, l’analisi on-field basata sull’intelligenza artificiale è infatti in grado di aumentare la capacità dei dispositivi di comprendere autonomanente il contesto in cui si trovano, migliorandone le capacità di interazione macchina-macchina e uomo-macchina.
