Revolucionando el Despliegue de IA en Sistemas RF: Caja de Herramientas AIR-T de Deepwave Digital

Deepwave Digital ha presentado una caja de herramientas revolucionaria diseñada para agilizar el proceso de creación, entrenamiento, optimización y despliegue de redes neuronales en la plataforma AIR-T (Transceptor de Radio Inteligente). Esta innovadora caja de herramientas opera de manera nativa tanto en AIR-T como en AirStack, eliminando la necesidad de instalaciones de software adicionales y simplificando significativamente el despliegue de sistemas de radiofrecuencia (RF) habilitados para IA.

El nuevo flujo de trabajo consta de tres pasos principales: Entrenar, Optimizar y Desplegar. Este enfoque simplificado permite a los desarrolladores tomar un modelo de TensorFlow existente y desplegarlo en el AIR-T en menos de un minuto. El proceso está diseñado para funcionar sin problemas con la API de AirStack 0.3.0+, asegurando compatibilidad y facilidad de uso para los usuarios de AIR-T.

Para facilitar el proceso de aprendizaje, Deepwave Digital proporciona un ejemplo de red neuronal de TensorFlow que realiza un cálculo matemático simple. Este ejemplo sirve como plantilla para que los usuarios comprendan el proceso de entrenamiento, que puede adaptarse fácilmente para redes neuronales más complejas entrenadas con datos del mundo real. La caja de herramientas incluye todo el código necesario, ejemplos y herramientas de evaluación para guiar a los usuarios a través de la fase de entrenamiento.

Una vez que la red neuronal está entrenada, el siguiente paso implica la optimización utilizando TensorRT de NVIDIA. Este paso crucial mejora el rendimiento de la red, preparándola para un despliegue eficiente en el AIR-T. El proceso de optimización resulta en un archivo que contiene la red optimizada, lista para la etapa final de despliegue.

El paso final en el flujo de trabajo es desplegar la red neuronal optimizada en el AIR-T para inferencia. Esta caja de herramientas aprovecha la interfaz de memoria compartida GPU/CPU en el AIR-T para recibir muestras del receptor y alimentar la red neuronal utilizando tecnología Zero Copy. Este enfoque elimina la necesidad de copias de dispositivo a host o de host a dispositivo, maximizando la tasa de datos mientras minimiza la latencia.

El flujo de trabajo simplificado de despliegue de IA en AIR-T ofrece varias ventajas clave: 1. Compatibilidad nativa con AIR-T y AirStack 2. Despliegue rápido de modelos de TensorFlow 3. Caja de herramientas integral con ejemplos y herramientas de evaluación 4. Rendimiento optimizado a través de la integración de TensorRT 5. Uso eficiente de la memoria compartida GPU/CPU para una mejor gestión de datos 6. Latencia minimizada y tasa de datos maximizada en sistemas RF

La nueva caja de herramientas de flujo de trabajo de despliegue de IA de Deepwave Digital representa un avance significativo en el campo de los sistemas de radiofrecuencia habilitados para IA. Al simplificar el proceso desde el entrenamiento hasta el despliegue, abre nuevas posibilidades para investigadores, desarrolladores e ingenieros que trabajan con la tecnología AIR-T. Dado que la caja de herramientas es de código abierto y funciona de manera nativa en todos los modelos de AIR-T, allana el camino para una innovación y desarrollo acelerados en aplicaciones RF que aprovechan la inteligencia artificial.