{"id":4927,"date":"2021-03-26T09:15:25","date_gmt":"2021-03-26T08:15:25","guid":{"rendered":"http:\/\/www.pepite.info\/blog\/?p=4927"},"modified":"2024-04-10T17:03:39","modified_gmt":"2024-04-10T15:03:39","slug":"stmicroelectronics-lancia-una-challenge","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.pepite.info\/blog\/stmicroelectronics-lancia-una-challenge\/","title":{"rendered":"Applichiamo Intelligenza Artificiale ai microcontrollori automotive"},"content":{"rendered":"

STMicroelectronics lancia una challenge.<\/span><\/h3>\n

Il prossimo corso in calendario su Neapolis Innovation<\/a><\/span> \u00e8 una novit\u00e0 assoluta. Danilo Pau<\/strong> (Technical Director di System Research and Applications, IEEE e ST Fellow) e i colleghi Davide Denaro<\/strong> (Software Designer AI SW and Tools \u2013 SRA) e Luigi Zambrano<\/strong> (Senior Application Engineer for Automotive Processing and RF Division) parleranno di Intelligenza Artificiale ed ecosistema SPC5 applicata ai microcontrollori per il settore Automotive il prossimo 9 giugno. Come nel 2020, ci sar\u00e0 una parte teorica al mattino e una parte hands-on al pomeriggio (dettagli e link all\u2019agenda disponibili a partire dal 7 maggio 2021 su pepite.info).<\/span><\/p>\n

Ma le novit\u00e0 non si limitano al workshop. ST<\/a><\/span>, infatti, lancia per la prima volta una challenge: disegnare una rete neurale artificiale (ANN<\/strong>) e misurarne l\u2019accuratezza integrandola nel pacchetto SW rilasciato da ST<\/a><\/span> ad iscrizione effettuata.<\/span><\/p>\n

Su quale argomento verte la sfida? <\/strong><\/span><\/h5>\n

Le batterie agli ioni di litio (Li-Ion<\/strong>) sono batterie ricaricabili, il cui stato di carica deve essere massimizzato per una durata di esercizio estesa. Grazie alle loro capacit\u00e0 chimiche esse sono in grado di immagazzinare energia di densit\u00e0 ottimale. Per questi motivi, le batterie Li-Ion hanno guadagnato una notevole popolarit\u00e0 e sono ampiamente utilizzate sia nei dispositivi mobili di elaborazione (ad es. smartphone e smartwatch) sia nei sistemi automobilistici (ad esempio, veicoli ibridi ed elettrici). Un fondamentale parametro per il monitoraggio della salute della batteria \u00e8 lo stato di salute (State of Health, SoH<\/strong>), che viene calcolato dalla massima capacit\u00e0 rilasciabile e da quella nominale fornita dal fabbricante di batterie. L\u2019SoH misura la funzionalit\u00e0 della batteria nell’immagazzinamento e nell’erogazione dell’energia.<\/span><\/p>\n

La Challenge<\/strong><\/span><\/h5>\n

Coloro che si iscriveranno alla challenge e saranno accettati dovranno disegnare una rete neurale artificiale (ANN<\/strong>) e misurarne l\u2019accuratezza integrandola nel Pacchetto SW rilasciato da ST<\/a> <\/span>ad iscrizione effettuata. Allo scopo saranno utilizzati dati pubblici, misurati con batterie Li-Ion forniti dalla NASA<\/strong>. Gli stessi sono stati pre-elaborati ed integrati nel pacchetto SW il quale \u00e8 anche pronto all\u2019integrazione di una rete neurale nel notebook Jupyter fornito nel pacchetto<\/u><\/span>.<\/span><\/p>\n

Peraltro, un esempio molto semplice \u00e8 gi\u00e0 integrato per facilitare il lavoro.<\/span><\/p>\n

Mediante la valutazione, integrata nel notebook, delle prestazioni dei modelli in termini di RMSE<\/strong> (root mean square error) e MAE<\/strong> (mean absolute error), i candidati dovranno fornire al comitato di valutazione ST reti neurali pre-addestrate mettendo in evidenza le prestazioni raggiunte.<\/span><\/p>\n

In base ai risultati pi\u00f9 accurati prodotti dai lavori inviati e valutati da ST, ad alcuni candidati sar\u00e0 richiesto ulteriormente di programmare la board automotive SPC584B-DIS<\/a><\/span> (che sar\u00e0 loro inviata  da ST) usando il tool SPC5-Studio.AI<\/a><\/span> (integrato nel tool SPC5-Studio<\/a><\/span>), oggetto del tutorial del 9 giugno, in modo da preparare una dimostrazione. Nel pomeriggio del 9 giugno si terr\u00e0 una sessione appositamente dedicata a queste presentazioni.<\/span><\/p>\n

Iscriviti subito!<\/strong><\/span><\/h3>\n

[rtec-registration-form event=4939]<\/p>\n

Frequently Asked Questions<\/strong><\/span><\/h3>\n
Cosa succede quando mi registro alla challenge?<\/strong><\/span><\/h5>\n

Ricevo una mail di conferma con il link dal quale scaricare il SW di ST, che contiene quanto necessario per partecipare alla challenge incluso un esempio di partenza, e nel quale inserire la mia soluzione. La mail contiene anche le informazioni per scaricare e configurare l\u2019ambiente SPC5-Studio.<\/span><\/p>\n

 <\/strong><\/span>Che versione di tensorflow devo usare per la challenge?<\/strong><\/span><\/p>\n

La versione 2.3.0<\/span><\/p>\n

In che formati posso salvare la rete neurale?<\/strong><\/span><\/h5>\n

I formati sono Keras (.h5) o TensorflowLite (.tflite). Devono essere visualizzabili con Netron disponibile presso https:\/\/github.com\/lutzroeder\/netron<\/a><\/span><\/span><\/p>\n

Ho sviluppato una soluzione alla challenge. A chi la devo inviare?<\/strong><\/span><\/h5>\n

Deve essere inviato il notebook Jupyter BMS_Tutorial_neural_networks.ipynb<\/strong> con la soluzione e le misure (MAE, MSE, RMSE) ben visibili nelle celle predisposte. Deve essere rieseguibile dal comitato ST come fornito e senza ulteriori modifiche al progetto originale fornito con la challenge, se non per la parte di rete neurale proposta. La rete neurale deve poter essere quindi rigenerata localmente.<\/span><\/p>\n

La mail alla quale inviare il notebook Jupyter (modificato a partire da quello disponibile nel pacchetto SW rilasciato da ST) \u00e8 neapolisinnovation@gmail.com<\/a><\/span>  con un eventuale link a gdrive o similari dal quale scaricare la soluzione. L\u2019oggetto della mail puo\u2019 essere: Soluzione del proponente e.g. Nome_Cognome (o e.g. del team \u201cnome_del_team\u201d) alla challenge AI Neapolis 2021<\/strong><\/span><\/p>\n

Ho dei dubbi. A chi posso chiedere chiarimenti?<\/strong><\/span><\/h5>\n

Controlla le FAQ aggiornate all\u2019indirizzo:<\/span><\/p>\n

https:\/\/docs.google.com\/document\/d\/1Tosg7h22useVC9vMesLIlp7noFf9OicZsWEhEmrKV9g\/edit?usp=sharing<\/a><\/span><\/p>\n

Se non trovi le risposte ai tuoi dubbi usa la form:<\/span><\/p>\n

https:\/\/docs.google.com\/forms\/d\/e\/1FAIpQLSeLGjREo_vKzDCvtB1DMg5bdXsSYYpO2DSRhJuO91PRRIIa5g\/viewform?usp=sf_link<\/a><\/span><\/p>\n

Chi giudicher\u00e0 le varie soluzioni alla challenge?<\/strong><\/span><\/h5>\n

Un comitato di esperti ST valuter\u00e0 le soluzioni in termini di accuratezza raggiunta e complessit\u00e0 dei modelli (in termini di numero di parametri). Stiler\u00e0 una classifica e invier\u00e0 una conferma ai singoli proponenti.<\/span><\/p>\n

Ci sar\u00e0 un vincitore della challenge?<\/strong><\/span><\/h5>\n

Il vincitore avr\u00e0 la possibilit\u00e0 di pubblicare un articolo tecnico che descrive il lavoro svolto presso https:\/\/www.st.com\/content\/st_com\/en\/campaigns\/artificial-intelligence-for-spc5-32-bit-automotive-mcus.html<\/a><\/span><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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