Sipeed M1s y M0sense

Sipeed ha lanzado los módulos M1s y M0Sense AI. Diseñado para la aplicación AIoT, el Sipeed M1s se basa en el SoC inalámbrico RISC-V de 32 bits/64 bits BL808 de Bouffalo Lab con WiFi, Bluetooth y una radio 802.15.4 para compatibilidad con Zigbee, así como el BLAI-100 ( Bouffalo Lab AI Engine) NPU para detección y/o reconocimiento de video/audio. El Sipeed M0Sense apunta a las aplicaciones TinyML con el microcontrolador Bouffa Lab BL702 de 32 bits que también ofrece conectividad WiFi, BLE y Zigbee.

El Sipeed M1S es una actualización del Sipeed M1 con tecnología Kendryte K210 presentado hace varios años.

Especificaciones del módulo Sipeed M1s:

Parece que consideraron el ESP32-S3, pero el módulo BL808 proporcionó más potencia de procesamiento y RAM. La siguiente tabla muestra la comparación entre los módulos Sipeed M1, M1S y ESP32-S3-WROOM-1-N16R8. Simplemente no estoy seguro de por qué parecen implicar que el ESP32-S3 no admite la aceleración de IA, ya que sí lo hace.

Una ventaja del BL808 es que admite Linux y el microcontrolador incluye una MMU, por lo que no tendrá que lidiar con los dolores de cabeza habituales de uClinux.

Sipeed también ofrece el Sipeed M1s Dock con cámara y pantalla para demostrar la mayoría de las funciones del módulo M1s.

Especificaciones de la base Sipeed M1s:

La empresa también ofreció una carcasa para el Sipeed M1s Dock como se muestra arriba con una tarjeta microSD y el Sipeed M0Sense utilizado para la escala.

Especificaciones de Sipeed M0Sense:

Hay varias formas de programar las placas, desde aplicaciones de arrastrar y soltar, ya que tanto M1s Dock como M0Sense pueden verse como dispositivos de almacenamiento masivo, hasta un script de Python ligero y un SDK más completo y flexible con muestras disponibles en GitHub.

Sipeed también ofrece dos soluciones AIoT/TinyML que funcionan en los nuevos módulos/placas y una gama de placas de terceros:

La mejor manera de comprender las capacidades de Sipeed M1s y M0Sense es ver el video a continuación que muestra varias demostraciones, desde el reconocimiento de dígitos escritos a mano del MNIST hasta la detección de rostros, el reconocimiento de posturas, la clasificación de objetos y más.

Sipeed ha lanzado M1S y M0Sense en Indiegogo con un objetivo de financiación flexible de 2155 USD. Las recompensas comienzan en $19 por un paquete de cinco placas M0Sense y $22 por un kit completo de Sipeed M1S Dock con pantalla, cámara y gabinete. El envío agrega $ 2 a $ 29 según el país de destino y está programado para comenzar a fines de mes justo después de que la campaña se complete en aproximadamente 15 días. Alternativamente, puede comprar las tablas en la tienda Aliexpress de la compañía.

Jean-Luc comenzó CNX Software en 2010 como un esfuerzo de medio tiempo, antes de dejar su trabajo como gerente de ingeniería de software y comenzar a escribir noticias diarias y reseñas a tiempo completo más tarde en 2011.

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