Operando en la banda de los 2,4 GHz, los SoCs inalámbricos multiprotocolo BG24 y MG24 no requieren del recurso de la nube para realizar operaciones de IA al disponer de aceleradores propios.
Silicon Laboratories, compañía especializada en tecnología de conectividad inalámbrica inteligente, presenta sus nuevos SoCs (System-on-Chip) inalámbricos para conectividad Bluetooth y multiprotocolo BG24 y MG24, los cuales operan en la banda de los 2,4 GHz.
Ambas familias de SoCs inalámbricos vienen acompañadas de un kit de herramientas de software, gracias a lo cual su conjunto se erige en una plataforma completa que facilita el desarrollo de aplicaciones AI/ML y dispositivos inteligentes alimentados por baterías que deban desempeñar su misión en el borde de la red (edge).
De la familia BG24 podemos encontrar más información en su correspondiente página web, mientras que los detalles de la MG24 podemos consultarlos aquí.
Además de soportar múltiples protocolos de comunicaciones inalámbricas, ambas familias de chips incorporan una protección Secure Vault PSA de Nivel 3, la cual es idónea para diversas aplicaciones del hogar conectado e inteligente, de tipo médico o industrial.
Además de Bluetooth y sus variantes de bajo consumo (BLE, Bluetooth Low Energy) y mallada (mesh), los SoCs inalámbricos multiprotocolo BG24 y MG24 soportan también los protocolos Matter, ZigBee, OpenThread, y protocolos propietarios.
Ventajas y sus beneficios implícitos
La aceleración AI/ML integrada permite mejorar el rendimiento y la eficiencia energética de los diseños de la IoT, llevando la ‘inteligencia’ a productos como los sistemas de seguridad domésticos, los weareables con funcionalidad de monitor médico, el equipamiento industrial, o los instrumentos comerciales para monitorización entre otros.
Los aceleradores AI/ML integrados permite a los dispositivos que se basan en estos SoCs manejar operativa compleja de una forma fácil y eficiente, con el testeo interno que muestra una mejora que multiplica por cuatro el rendimiento, con una mejora de seis veces en la eficiencia energética.
Debido a que las operaciones ML suceden en el dispositivo local y no en la nube, la latencia de la red queda eliminada, lo que redunda en una toma de decisiones más rápida.
Ambas familias ya se encuentran disponibles en encapsulados QFN40 de 5×5 mm, y QFN48 de 6×6 mm.
