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NXP MCX N Series: Impulsionando a Indústria e o IoT com Aprendizado de Máquina e Inovação.

As arquiteturas dos sistemas embarcados continuam a evoluir à medida que novas tecnologias se tornam disponíveis para os engenheiros de projeto. O que costumava ser uma única unidade central de processamento cercada por circuitos de interface e lógica é agora um multiprocessador de vários núcleos com funcionalidades periféricas integradas avançadas – muitas vezes com seus próprios microcontroladores dedicados e recursos para lidar.

A borda do computador, que costumava ser claramente delineada, agora é uma arquitetura muito mais vasta e distribuída. Computadores que eram ilhas por si mesmos agora são tijolos no muro à medida que se integram numa maior conectividade global de alta velocidade. A natureza hierárquica dos microcontroladores distribuídos global e localmente significa que o processamento dedicado pode ocorrer mais próximo do local onde os dados estão sendo gerados. A rede é o computador.

À medida que dados de maior resolução são captados e processados, a extração porções de informações em cada nível muitas vezes resultam em conjuntos de dados enormes que exigem um amplo conjunto de armazenamento imediato e virtual de baixa latência. As casas inteligentes se integram a um nível mais alto na hierarquia de processamento distribuído para se comportar em um domínio de gerenciamento urbano. Eventualmente, a necessidade de nossa rede elétrica se tornar uma entidade dinamicamente inteligente será mais evidente à medida que veículos elétricos e carregadores se tornam comuns.

Em todos os casos, a Internet das Coisas (IoT) é o ponto central. Tudo está conectado: desde dispositivos portáteis até carros e residências, de semáforos a sensores de biohazard, fábricas até cidades. Isso resulta em cada sistema tendo múltiplas bordas – algumas seguras, outras menos seguras. Nesse cenário em evolução de conectividade, a aprendizagem de máquina é crucial, pois as preocupações com a segurança aumentam constantemente com forças hostis tentando causar estragos.

A Aprendizagem de Máquina é Fundamental

Os projetistas de fábricas modernas, eletrodomésticos e outros buscam soluções de aprendizado de máquina (ML) para enfrentar novos desafios e permitir que as empresas avancem e compitam. No entanto, baixas latências são necessárias para permitir a integração de dados úteis de fontes extensas e variadas. Como resultado, os dados precisam ser acessados e transportados globalmente muito rapidamente para fazer com que essas “máquinas pensantes” de nível superior respondam em um tempo eficaz e razoável.

Isso representa um desafio. Esquemas e algoritmos de segurança intensivos em processamento podem adicionar latência, o que significa que é necessária aceleração da segurança de hardware e ela deve ser robusta o suficiente para proteger contra ameaças. Muitas vezes, a infraestrutura vital está online e requer proteção de alta segurança.

Para atender a esses requisitos de processamento e segurança, essa nova geração de projetos exige MCUs altamente integrados. As taxas de dados de comunicação cresceram de 50 bits por segundo (bps) para 10 gigabits por segundo (Gbps). A geração de bits controlada por software não funcionará nessas taxas mais altas, então o hardware de comunicação de alta velocidade deve ser incorporado aos microcontroladores modernos.

Além disso, opções sem fio como Wi-Fi® e Bluetooth®, bem como tecnologias com fio como Ethernet e comunicações USB 3.x, devem coexistir pacificamente em um único sistema. Dispositivos de borda inteligentes como roteadores de instalações podem implementar cada um desses simultaneamente. Os microcontroladores modernos abrigam vários padrões de protocolo encapsulados usando hardware acelerado dedicado para aliviar ainda mais as CPUs.

Os requisitos de processamento de sinal analógico e digital (DSP) também devem ser abordados, especialmente com os muitos dispositivos IoT que incluem sistemas de sensores como parte de seus requisitos funcionais. A funcionalidade de DSP é crítica para atender aos tempos de resposta para loops de controle de IoT industrial, seja para termostatos simples ou para fluxos de dados analógicos de alta velocidade complexos de fábricas em tempo real. Todo esse aumento de desempenho e funcionalidade deve consumir pouca energia e apresentar técnicas de gerenciamento de energia, pois os servidores já consomem quantidades enormes de energia.

Conheça a Série MCX N

Os novos motores de processamento avançado da série MCX N da NXP Semiconductors são microcontroladores de uso geral e específicos de aplicação baseados em CPUs Arm® Cortex®-M33. Os dispositivos da série MCX N apresentam uma rica combinação de periféricos acelerados por hardware, comunicações e processamento de sinais, com foco na escalabilidade e facilidade de desenvolvimento (Figura 1).

Figura 1: Os núcleos de processamento Arm de alta velocidade são cercados por interfaces e controladores de memória avançados, conversores analógicos e aceleradores DSP, interfaces de comunicação e segurança. (Fonte: NXP Semiconductors)

No coração do microcontrolador estão dois processadores Cortex-M33 de 150MHz, com até 2MB de memória flash (código e dados) e 512kB de SRAM. Hardware dedicado adicional para funções de aceleração DSP e CORDIC (multiplicação e divisão pseudo) permite a implementação rápida de loops de controle de algoritmos intensivos em matemática. Um dos componentes-chave deste microcontrolador é um acelerador de hardware, a Unidade de Processamento Neural (NPU) eIQ® Neutron.

A Série MCX N possui uma infinidade de interfaces de comunicação, incluindo Ethernet, USB FS (12Mbits/s), USB HS (480Mbits/s), I²C, CAN FD e UART, bem como interfaces mistas avançadas, como quatro canais de conversor analógico-digital (ADC) de 16 bits single-ended ou dois diferenciais, conversores digital-analógico (DAC) de 12 e 14 bits, amplificadores operacionais, comparadores e referências de tensão de temperatura estáveis. Uma interface de áudio síncrona digital (SAI) pode gerar formas de onda e níveis, e interfaces de detecção de toque reduzem os fatores de forma para designs portáteis e com restrição de espaço.

Os microcontroladores também apresentam o Enclave Seguro EdgeLock® da NXP, Perfil de Núcleo para garantir inteligência de segurança em todo o dispositivo, atestação em tempo de execução, confiança de raiz de silício e gerenciamento de chaves. Outros recursos de segurança incluem serviços criptográficos extensivos, provisionamento de confiança e certificações de caminho simplificadas. Um mecanismo de criptografia de alto desempenho também está integrado para realizar criptografia e descriptografia em tempo real que oferece uma inicialização segura.

Aprendizado de máquina com a série MCX N

Uma característica importante dos microcontroladores NXP MCX N é a Unidade de Processamento Neural (NPU) elQ® Neutron (Figura 2). A escalabilidade da NPU para bilhões ou trilhões de operações por ciclo tem o poder de implementar diferentes técnicas de aprendizado. Uma técnica, a arquitetura de rede neural convolucional (CNN), é uma rede neural feed-forward que aprende engenharia de características por meio de filtros. Também são suportadas redes neurais recorrentes (RNN), que são adequadas para conjuntos de dados sequenciais de séries temporais como parte dos algoritmos de aprendizado profundo. Redes de convolução temporal (TCN), que empregam convoluções casuais e dilatações, fornecem aprendizado adaptativo e também são suportadas pela NPU elQ Neutron da NXP.

Figura 2: O eIQ NPU escalonável dos microcontroladores MCX N é um núcleo de controlador dedicado com desquantização, ativação e pooling em linha. Possui tempos de aprendizagem 30 vezes mais rápidos do que os núcleos computacionais convencionais. (Fonte: NXP Semiconductors)

O Caminho para o Desenvolvimento

Ferramentas de software unificadas são essenciais para engenheiros de projeto e desenvolvedores de software. O conjunto de software e ferramentas de desenvolvimento MCUXpresso da NXP pode ajudar os projetistas em uma variedade de tarefas, incluindo o desenvolvimento de sistemas operacionais em tempo real (RTOS).

Uma escolha de ambientes de desenvolvimento integrados (IDEs), incluindo MCUXpresso para VS Code, MCUXpresso IDE, IAR Embedded Workbench e Arm Keil MDK, trabalham com uma ferramenta de configuração para configurar periféricos e pinos multifuncionais. Bootables e utilitários funcionam com ferramentas de depuração como Segger, NXP MCU-Link, FreeMASTER e PEmicro para fornecer funções de ponto de interrupção, rastreamento e controle/monitoramento que auxiliam no desenvolvimento de software e firmware. O GUI Guider ajuda a projetar bibliotecas de gráficos de interface do usuário (HMI) e displays.

O ambiente de desenvolvimento de software de aprendizado de máquina elQ é essencial, aproveitando motores de inferência, compiladores de redes neurais, bibliotecas otimizadas e kits de ferramentas de aprendizado profundo. As camadas de abstração de hardware suportam a importação de modelos Pytorch, TensorFlow e ONNX e a execução de inferência com TensorFlow Lite para Microcontroladores. Essas redes neurais ajudam a aprender e a fornecer informações úteis para dados de sensores na detecção de anomalias e manutenção preditiva, reconhecimento de voz e palavras-chave, bem como processamento de imagem e vídeo para detecção e reconhecimento de objetos.

O conjunto de ferramentas eIQ fornece um fluxo de trabalho de aprendizado de máquina e ferramentas que permitem uma interface gráfica ou de linha de comando para construir, criar perfis e implantar seus modelos de aprendizado de máquina com insights de tempo de execução. O portal eIQ é uma ferramenta gráfica que permite aos projetistas criar, otimizar, depurar e exportar modelos de aprendizado de máquina. Ele também pode importar modelos do TensorFlow.

A NXP oferece uma ampla gama de software de aplicativo, exemplos, designs de referência, notas de aplicativo, artigos e blogs em seu site para aplicações como áudio, conectividade em nuvem, aprendizado de máquina, controle de motores, RTOS, segurança, processamento de voz, detecção de toque e conectividade com fio e sem fio.

Conclusão

Encontrar a solução de processador certa pode levar tempo e pesquisa. Nem todo projeto precisa da potência de uma supercomputação de ponta, mas muitas aplicações na borda industrial e IoT exigem uma quantidade significativa de poder de processamento e periféricos de ponta para funcionar.

A Série MCX N da NXP foi projetada para atender a essas necessidades e mais, pois enfrenta os desafios das aplicações modernas de borda inteligente, como IoT, segurança, restrições de energia, aprendizado de máquina e custo. Com um ambiente de desenvolvimento maduro e abrangente, a Série MCX N está pronta para ajudar os engenheiros a desenvolverem seus projetos, incluindo tecnologias mais recentes como redes neurais e aprendizado de máquina.

Artigo escrito por Jon Gabay e publicado no blog da Mouser Electronics: The Evolving Edge: Transformation Is Now

Traduzido pela Equipe Embarcados. Visite a página da Mouser Electronics no Embarcados

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