- Centros especializados que abarcan todo el desafío del diseño de IA en el borde industrial
- Orientación práctica sobre caracterización de cargas de trabajo, recolección de energía y arquitectura de energía de grado de producción
- Rutas directas desde el conocimiento técnico hasta los componentes de IA en el borde y de gestión de energía disponibles en stock
Mouser Electronics, Inc., está destacando cómo sus centros de recursos de IA y gestión de energía se combinan para ayudar a los ingenieros a abordar el desafío central en la implementación de IA en el borde industrial: diseñar arquitecturas de energía que puedan mantener de manera confiable la inferencia de grado de producción en el borde.
La IA en el borde está saliendo del laboratorio y entrando en la producción, y ahora se espera que los sistemas integrados realicen análisis en tiempo real, mantenimiento predictivo y detección de anomalías en el punto de recopilación de datos, a menudo sin una conexión fiable a la nube. Este cambio impone nuevas exigencias a la arquitectura de energía, ya que las cargas de trabajo de inferencia generan perfiles de corriente dinámicos que difieren fundamentalmente de los diseños integrados convencionales, mientras que un gran número de entornos, desde activos industriales remotos y máquinas fuera de la red hasta sistemas de monitorización aislados, no pueden depender de una alimentación eléctrica estable.
Los centros de recursos de IA y gestión de energía de Mouser abordan estas necesidades de forma conjunta, cubriendo una amplia gama de temas relacionados con la IA y la energía en un solo lugar. Ambos se actualizan periódicamente con nuevos artículos, libros electrónicos, informes técnicos y ejemplos de productos, proporcionando a los ingenieros una referencia continua a medida que el hardware de IA en el borde y las tecnologías de alimentación evolucionan.
El punto de partida es la caracterización de la carga de trabajo. La inferencia crea una carga dinámica y no constante, y el suministro no se puede diseñar hasta que se comprenda ese perfil. El centro de IA ayuda a los ingenieros a desarrollar esa comprensión, con recursos que cubren la implementación de TinyML en microcontroladores de bajo consumo, flujos de trabajo de desarrollo de IA en el borde y aplicaciones como el mantenimiento predictivo y la detección inteligente, incluidos los microcontroladores acelerados por IA para IoT industrial. Muchas de estas aplicaciones operan con presupuestos de energía ajustados, lo que hace que la caracterización de la carga de trabajo sea un primer paso esencial en el diseño de la arquitectura de energía. El centro de gestión de energía convierte esos perfiles en subsistemas de energía robustos con orientación específica sobre la secuenciación multirraíl de PMIC y la detección de fallos de alimentación.
Para implementaciones sin suministro eléctrico fiable, los centros ayudan a los ingenieros a decidir si la recolección de energía puede mantener el ciclo de trabajo de inferencia requerido a través de variaciones de temperatura y carga, con recursos que cubren el control solar mediante MPPT, la automatización industrial fuera de la red y las topologías de microrredes de CC. Esto es particularmente importante para las aplicaciones de supervisión remota de estado y detección industrial, donde la frecuencia de inferencia, la vida útil de las baterías y la energía recolectada deben equilibrarse cuidadosamente.
A medida que los diseños pasan del prototipo a la producción, los problemas de calidad de la energía industrial, como los picos, las caídas de tensión y los transitorios de carga, pueden desestabilizar el hardware de inferencia de maneras que las pruebas de laboratorio podrían no revelar. Los centros abordan estos desafíos con contenido sobre módulos de potencia basados en SiC, arquitectura de almacenamiento de energía en baterías, así como componentes magnéticos de alta frecuencia para reforzar la capa de potencia para su implementación en campo.
Utilizados conjuntamente, estos dos centros proporcionan a los ingenieros una única referencia, actualizada continuamente, que abarca toda la cadena de diseño, desde el motor de inferencia hasta la cadena de suministro, en un momento en que los proyectos de IA industrial están pasando rápidamente del concepto a la implementación.
El centro de recursos de IA de Mouser está disponible en https://resources.mouser.com/artificial-intelligence/, y el centro de recursos de gestión de energía, en https://resources.mouser.com/power-management/. Para acceder a más noticias de Mouser e información sobre nuevos productos, visite https://www.mouser.com/newsroom/.
