• Credito Immagine: Pepite, idee per l'impresa che verrà
Il microcontrollore che riconosce le patatine
STMicroelectronics ha dimostrato come sia possibile ottimizzare reti neurali artificiali per il riconoscimento di una pietanza tra 18 possibili classi di appartenenza utilizzando un’implementazione a basso costo.
di Fonte ST 18-10-19
Questa pietanza “non me la posso permettere”: quante volte, nonostante il desiderio, abbiamo dovuto rinunciare?

Oggi, con l’avvento dell’intelligenza artificiale nel mercato di massa, il bisogno di ogni persona di curare la propria alimentazione non rinunciando alla buona cucina può contare sull’Intelligenza Artificiale. È infatti possibile disporre di un “agente personale” che in tempo reale riconosce una pietanza, le calorie ed i nutrienti associati, correlando queste informazioni alle attività fisiche effettuate o da svolgere nell’arco della giornata.

È l’Intelligenza Artificiale distribuita: accurata e a basso costo, si declina in modo sempre più efficiente non solo nel cloud ma scende nei sensori stessi, dando vita a opportunità completamente nuove. In particolare le reti neurali artificiali, sofisticate e al contempo sempre più efficienti ed accurate, diventano di uso quotidiano grazie all’impiego di microcontrollori potenti, personalizzabili, economici e a basso consumo energetico.

STMicroelectronics ha dimostrato come sia possibile ottimizzare reti neurali artificiali per il riconoscimento di una pietanza tra 18 possibili classi di appartenenza utilizzando un’implementazione a basso costo. Il microcontrollore STM32H7 a 400MHz è il cuore di questa soluzione: la pietanza viene identificata in circa 150 millisecondi!

Semplice? In realtà no, poiché il riconoscimento del cibo rappresentanto in un’immagine è un processo complesso sotto diversi aspetti: la stessa pietanza può essere cucinata e proposta in molti modi diversi o una bevanda può essere servita in tanti contenitori diversi. Senza pensare ai diversi tipi di condimenti e porzioni!

Nonostante tutte queste differenze, ognuna di queste pietanze presenta delle caratteristiche uniche che possono essere catalogate.

La tecnologia
Alla base del cosiddetto “apprendimento profondo” c’è una tecnologia che permette di addestrare reti neurali artificiali a riconoscere queste caratteristiche, con architetture più o meno complesse e sempre più focalizzate. Allo scopo sono necessarie milioni di immagini: per rappresentare in modo bilanciato le varietà delle pietanze e per “rinforzare” il processo di apprendimento, in modo da massimizzare il numero delle classificazioni corrette e l’affidabilità del singolo riconoscimento.
Il tool avanzato di ST – STM32Cube.AI – permette la mappatura automatica ottimizzata in memoria e prestazioni di reti neurali artificiali pre-addestrate messe in opera sui vari microcontrollori prodotti da ST: gli esperti possono ora concentrarsi nella definizione di soluzioni AI più accurate, efficienti e utili, risparmiando tempo per adattare le loro reti neurali sui prodotti finali.

I risultati
L’”agente personale” sarà un dispositivo intelligente in grado di valutare il nostro dispendio calorico rispetto a quanto necessario per il nostro stato di salute ottimale. Permetterà di misurare i passi effettuati nella giornata o il numero di vasche in piscina e sarà in grado di comunicare autonomamente con il nostro forno a microonde suggerendoci quanto e quale cibo preparare e le relative modalità di cottura. Tutto a beneficio di uno stile di vita sempre più sano.

Per approfondire: Pepite, idee per l'impresa che verrà