Dirigido a dispositivos alimentados por batería, el microcontrolador neuromórfico Pulsar, con arquitectura basada en redes neuronales de picos, CPU RISC-V y aceleradores para CNN y FFT, reduce hasta quinientas veces el consumo energético.
Innatera anuncia el lanzamiento del microcontrolador neuromórfico Pulsar, una solución comercial diseñada para implementar inteligencia inspirada en el cerebro humano directamente en el borde del sensor (edge devices).
Este avance se apoya en una arquitectura de procesamiento basada en Spiking Neural Networks (SNN), un modelo orientado a eventos que permite una reducción significativa tanto en consumo como en latencia.
En concreto, el microcontrolador logra una eficiencia energética hasta quinientas veces superior y una latencia cien veces menor** en comparación con procesadores de inteligencia artificial (IA) convencionales.
Arquitectura híbrida para inteligencia edge eficiente
La arquitectura de Pulsar combina procesamiento neuromórfico con funciones clásicas de tratamiento de señales. Integra una CPU RISC-V de alto rendimiento con aceleradores dedicados para redes neuronales convolucionales (CNN) y transformadas rápidas de Fourier (FFT) para proporcionar una plataforma de procesamiento versátil y compacta en un solo chip.
Su bajo consumo, con presupuestos energéticos de 400 µW para clasificación de escenas de audio y 600 µW para detección de presencia mediante radar, hace que sea una solución idónea en aquellas aplicaciones que requieren monitorización continua con una autonomía prolongada.
Aplicaciones inteligentes en sensores y dispositivos compactos
El microcontrolador neuromórfico Pulsar contribuye a transformar sensores convencionales en sistemas inteligentes autónomos. Su modelo de computación local filtra e interpreta los datos sin necesidad de enviar información a un procesador principal o a la nube, permitiendo incluso prescindir de dichos elementos en determinados diseños.
Con esta capacidad, los fabricantes de sensores pueden crear módulos inteligentes «plug-and-play», acortando el tiempo de desarrollo y eliminando arquitecturas DSP complejas. Además, su reducido consumo posibilita que los procesadores principales permanezcan en reposo hasta que sea estrictamente necesario, aumentando la duración de la batería.
Y, para facilitar la implementación, Innatera proporciona el kit de desarrollo de software (SDK) Talamo que, basado en PyTorch, permite crear, simular, optimizar y desplegar modelos de SNN de forma sencilla.
La compañía también ha puesto en marcha un programa para desarrolladores y trabaja en una interfaz de código abierto con frontend para PyTorch y un mercado de soluciones que impulse la colaboración en el ecosistema de inteligencia neuromórfica.
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