Las computadoras de placa única (SBC) son plataformas de desarrollo de IA muy populares y excelentes herramientas para enseñar a los estudiantes de todas las edades a codificar. los de facto estándar en los SBC ha sido la familia de mini computadoras Raspberry Pi. Por supuesto, NVIDIA tiene su propia línea de plataformas de desarrollo de IA programables en su familia Jetson, incluida la versión de bajo costo recientemente anunciada del Jetson Nano. Hay muchos otros de la talla de ASUS, Hardkernel y Google. El kit de desarrollo Coral de Google era una opción bastante cara a $ 175, pero ahora la misma potencia es mucho más asequible.
El Coral Accelerator más antiguo, que se lanzó el otoño pasado, utiliza la arquitectura de la Unidad de procesamiento de tensor (TPU) de Google para la inferencia de IA. Desafortunadamente, esos tableros son un poco costosos, generalmente se venden al por menor alrededor de $ 160 aproximadamente. Google había dicho en el momento del lanzamiento de Coral que quería apuntar a mercados de menor costo, y ahora lo ha hecho. La computadora de placa única Coral Dev Board Mini debería costar solo $ 100 por sí sola.
Google dice que tiene la intención de lanzar una versión de Mendel Linux basada en Debian que admita las bibliotecas TensorFlow Lite y AutoML Vision Edge. TensorFlow Lite es una biblioteca de inferencias de IA multipropósito diseñada para ejecutar una gran cantidad de modelos de IA en dispositivos. Google describe AutoML Vision Edge como una biblioteca de “modelos de clasificación de imágenes personalizados rápidos y de alta precisión” que se ejecuta en la propia Firebase Cloud de Google.
Como suele ser el caso con estos dispositivos, la estrella del espectáculo no es el SoC Cortex A53 de cuatro núcleos a bordo, sino el coprocesador centrado en la inferencia de aprendizaje automático (ML). Estos procesadores toman modelos de IA ya entrenados y los ejecutan muy rápidamente, generalmente confiando en cálculos muy rápidos y muy pequeños (generalmente de 8 bits). Google dice que Coral Mini tiene el mismo coprocesador de inferencia ML de alta velocidad que sus hermanos más caros, y es capaz de realizar 4 billones de operaciones por segundo, o 2 TOPS por vatio de energía consumida. Hay 2 GB de memoria LPDDR3 y 8 GB de almacenamiento eMMC a bordo para almacenar proyectos y datos de trabajo.
La mini placa tiene un encabezado GPIO de 40 pines, un par de puertos USB-C para alimentación y conexión a una PC, y un puerto de cable plano de 24 pines para un módulo de cámara, lo que debería darle mucha utilidad de campo. Esta no es una solución todo en uno como el kit de desarrollo Jetson Nano, pero debería funcionar para cualquier persona con una PC que quiera iniciarse en la IA. El revendedor de hardware de IoT, Seeed Studio, ha abierto pedidos anticipados para el Coral Dev Board Mini con una fecha de envío estimada del 31 de octubre, que no está muy lejos. Eso es casi al mismo tiempo que la disponibilidad estimada del Jetson Nano de 2 GB. También están disponibles por el mismo precio y disponibilidad de $ 99 directamente en la tienda en línea de Coral.
