Descripción general de la aplicación
Logre una clasificación de inteligencia artificial en tiempo real con el acelerador de hardware de red neuronal en el dispositivo para ofrecer una detección inmediata y precisa de eventos cardíacos.
Prolongue el tiempo de desgaste con funciones avanzadas de baja potencia, así como grabación y transmisión de alta resolución utilizadas solo cuando sea necesario para permitir un tiempo de desgaste prolongado.
Desarrolle una solución de parche médico inalámbrica más pequeña y ligera con encapsulado a escala de chip a nivel de oblea.
Inicio de la evaluación
Recopilación de datos
Utilice el AFE159RP4, parte frontal analógica de ECG de bajo consumo y 4 canales con detección de respiración y pulso de marcapasos, para permitir una adquisición confiable de datos de ECG y capturar diferentes clases. La captura de datos para ECG se admite mediante CCStudio™ Edge AI Studio junto con la compatibilidad con firmware en MSPM0-SDK.
Construya y entrene a su modelo
Con su conjunto de datos listo, explore, entrene y evalúe modelos con la herramienta de desarrollo de software Edge AI Studio para Edge AI. Esta herramienta intuitiva basada en una GUI simplifica todo el proceso de creación e implementación del modelo.
Comience rápidamente con el proyecto de ejemplo de detección de movimiento por sensor infrarrojo pasivo (PIR), completo con un conjunto de datos precargado.
¿Prefiere los datos personalizados? La plataforma incluye herramientas integradas de captura de datos y alojamiento dentro de Edge AI Studio.
Rendimiento de ECG MSPM0 (depende del modelo) | (MSPM0G5187) Implementación de IA de software | Implementación de IA de hardware | Mejora |
|---|---|---|---|
| Precisión | >95 % en 4 clases | >95 % en 4 clases | similar |
| Memoria | Flash de 96 KB RAM de 22 KB | Flash de 72 KB RAM de 19 KB | Memoria mejorada en >30 % |
Clasificación Latencia | 356 ms | 37 ms | Latencia mejorada >9 veces |
| Energía por clase | 4322μJ | 360 μJ | Energía mejorada >12 veces |
Implementación de su modelo
CCStudio™ Edge AI Studio ofrece un flujo de trabajo de principio a fin para implementar modelos entrenados en objetivos integrados. Para los desarrolladores que buscan una personalización y un control más profundos, consulte las guías de implementación que ofrecen un marco completo para crear e integrar la funcionalidad de Edge AI en sus propias aplicaciones integradas
- Implemente modelos de aprendizaje automático en microcontroladores MSPM0 mediante las herramientas de interfaz gráfica de usuario Edge AI Studio
- Implemente modelos de aprendizaje automático en microcontroladores MSPM0 mediante las herramientas de CLI
Todo el hardware, software y recursos que necesitará para comenzar
Hardware
LP-MSPM0G5187
Módulo de evaluación del kit de desarrollo LaunchPad™ MSPM0G5187, esto es necesario para la inferencia de Edge AI, los datos de corriente se capturan mediante ADC y se pasan al modelo de IA después de la extracción de funciones.
TIDA-010288
Diseño de referencia de monitor Holter de electrocardiograma (ECG) de 6 derivaciones, pequeño e inalámbrico con respiración, marcapasos y temperatura
Herramientas de desarrollo y software
CCStudio™ Edge AI Studio
Una solución sin código totalmente integrada para entrenar y compilar modelos de detección de movimiento PIR para implementarlos en dispositivos de microcontroladores integrados de TI.
Herramientas de CLI
Utilice esta herramienta de desarrollo de modelos de extremo a extremo que contiene manejo de conjuntos de datos, entrenamiento de modelos y compilación
MSPM0-SDK
El SDK de MSPM0 proporciona la colección definitiva de software, herramientas y documentación para acelerar el desarrollo de aplicaciones para la plataforma de MCU MSPM0 en un único paquete de software.