El nRF54LM20B System-on-Chip con gran capacidad de memoria integra una NPU que acelera modelos de clase TensorFlow Lite hasta 15 veces más rápido y con un consumo energético significativamente menor que su ejecución en la CPU Arm Cortex CPU. Además, ofrece hasta 7 veces más rendimiento y 8 veces mejor eficiencia energética que la solución de IA en el edge más cercana del mercado, haciendo viables cargas de trabajo de IA con sensores de alta frecuencia, audio y eventos en dispositivos alimentados por pequeñas baterías.
“Esta nueva generación de capacidades habilitadas por IA en el edge transforma radicalmente lo que los dispositivos pequeños alimentados por batería pueden percibir e interpretar en el mundo real”, afirma Øyvind Strøm, EVP Short-Range de Nordic Semiconductor. “Al llevar una potente inteligencia directamente al dispositivo, sin comprometer la eficiencia energética, la latencia ni la complejidad del sistema, estamos habilitando una nueva clase de productos mucho más inteligentes, más rápidos en respuesta y considerablemente más eficientes energéticamente que cualquier solución anterior”.
Al simplificar la forma en que los modelos de IA en el edge se crean, optimizan e implementan, Nordic facilita a los desarrolladores añadir inteligencia significativa a sus productos sin aumentar el consumo energético ni la complejidad del desarrollo.
Nordic está reforzando su oferta de IA en el edge combinando aceleración de hardware avanzada, soporte flexible de modelos y flujos de desarrollo intuitivos, para hacer que la inteligencia en el dispositivo sea viable en productos de gran consumo.
El nuevo nRF54LM20B System-on-Chip con NPU ofrece el rendimiento necesario para inteligencia en tiempo real en wearables alimentados por batería, dispositivos de hogar inteligente, audio inteligente, sensores industriales y médicos, y dispositivos de seguimiento.
Esto permite:
detección precisa de actividad
respuesta natural al sonido y presencia
identificación instantánea de anomalías
interpretación de movimientos
todo ello sin necesidad de procesamiento en la nube.
Simplificando el desarrollo de IA en el edge
Además de la nueva aceleración de hardware, Nordic ha ampliado su solución de IA de ultra bajo consumo con funciones que eliminan las barreras habituales para integrar inteligencia en productos IoT conectados y alimentados por batería:
Los desarrolladores pueden construir modelos de IA para ejecución directa en el dispositivo cargando conjuntos de datos personalizados y definiendo la arquitectura del modelo para generar modelos de clasificación o regresión. Esto simplifica el diseño de arquitecturas de IA desde cero para wearables, sensores industriales y dispositivos de hogar inteligente.
Los desarrolladores pueden generar un modelo de palabra de activación personalizada a partir de una única frase escrita (por ejemplo, “Hello Nordic”), sin necesidad de recopilar y etiquetar miles de muestras de audio. Esto reduce drásticamente el coste de crear conjuntos de datos de voz y permite implementar controles por voz en altavoces inteligentes, wearables, mandos a distancia y accesorios de audio alimentados por batería.
Los modelos creados con la nueva herramienta online Nordic Edge AI Lab pueden optimizarse tanto para inferencia acelerada en la NPU como para ejecución eficiente en la CPU, ofreciendo flexibilidad según los requisitos de rendimiento y consumo energético.
Esto facilita la integración entre modelos, herramientas y firmware embebido, al tiempo que permite aplicaciones como:
clasificación de audio
detección de anomalías
procesamiento avanzado de IMU
mantenimiento predictivo
sensores ambientales
procesamiento de señales.
