BENTO · Geschäftsbereich 01
BENTO bringt eine Idee bis zu einem Modell, das auf einem Gerät läuft. Es besteht aus fünf Teilen: der Firmware auf dem Chip, einer IDE zum Schreiben von Anwendungen, einem Trainer, der Modelle erstellt und prüft, einem Store, der sie ausliefert, und dem Gerät, das sie ausführt.
Was neu ist
Die meisten Teile von BENTO gibt es irgendwo in irgendeiner Form. Was wir nicht finden konnten, sind diese Kombinationen, nachdem wir öffentliche Dokumentation und Code vergleichbarer Werkzeuge und Stores geprüft haben. Wenn Sie ein früheres Beispiel kennen, sagen Sie es uns, und wir korrigieren diese Seite.
Edge AI Store
Er liest das verbundene Board aus, sagt Ihnen, ob jedes Modell darauf laufen wird und warum nicht, und installiert das Modell aus dem Browser in die laufende MicroPython-Firmware des Boards, ohne das Board in einen besonderen Modus zu versetzen oder neu zu flashen. Wir haben keinen anderen öffentlichen Modell-Store gefunden, der das leistet.
BENTO IDE
Die IDE ist für PSOC™ Edge E84 entwickelt und zeigt dasselbe Programm als Flow, als Blocks und als Python. Das Programm läuft in einem MicroPython-Emulator des Boards und dann auf dem echten Board aus demselben Tab, auf Thai und Englisch. Wir haben keine andere Browser-IDE gefunden, die das zusammenführt.
Edge AI Trainer
Jeder Lauf wird durch Freigabeprüfungen kontrolliert (ein gegen Änderungen gesperrter Testdatensatz, ein Kontrolllauf mit vertauschten Labels und ein Test, dass das Modell nicht verrät, wer in seinen Trainingsdaten war) und gegen die Regeln geprüft, nach denen die Firmware Modelle lädt. Das läuft auf einem selbst gehosteten Teamserver mit Genehmigungsschritten, auf Englisch und Thai, mit signierter Übergabe an den Store. Wir haben kein anderes Edge-AI-Trainingswerkzeug gefunden, das dies kombiniert.
Quellen: Herstellerdokumentation und öffentlicher Code zu Modell-Stores und Bereitstellungswerkzeugen für Mikrocontroller, Browser-IDEs für MicroPython und Edge-AI-Trainingswerkzeugen.
01 · BENTO Secure Firmware
Firmware in drei Teilen auf den zwei Arm®-Kernen des Infineon PSOC™ Edge E84, geschrieben in C, mit MicroPython für Anwendungen. Alles andere in BENTO baut darauf auf.
Anwendungen in MicroPython, mit Bildschirmoberfläche und APIs für IMU, Mikrofon, Radar und Umgebungssensoren auf den Boards, die sie mitbringen.
Inferenz auf dem Gerät, offline. Mehrere Modelle sind bereits integriert, etwa für Bewegungs- und Geräuschklassen; einige davon werden von Infineon und Imagimob unter deren eigenen Bedingungen veröffentlicht.
Modelle kommen zur Laufzeit aus dem Edge AI Store, ohne dass die Firmware neu geflasht wird.
Edge AI Creator: Das Board zeichnet IMU- oder Mikrofondaten per USB direkt in den Edge AI Trainer auf. Audio wird nur mit Einwilligung der sprechenden Person auf der Seite aufgezeichnet.
Jede aktuelle Version gibt an, für welches Board sie bestimmt ist, damit das Installationsprogramm im Browser jedem Board die passende Firmware anbietet.
Versiegelte Modellspeicherung pro Board und Board-Identität über mutual TLS auf dem BENTO HMI Kit, bei Auslieferung eingerichtet.
Secure Boot und Prüfung signierter Modelle, aktiviert auf jedem BENTO-Gerät, das wir ausliefern.
Cortex®-M33 · TrustZone
Der erste BENTO-Code, der startet. Er richtet die sichere Welt des Chips ein, und auf dem BENTO HMI Kit verwahrt er die Identität des Boards und öffnet versiegelte Modelle.
Cortex®-M33 · Anwendung
Führt die Logik des Geräts in MicroPython aus, dazu seine Netzwerkverbindungen und seinen Modellspeicher. Auf dem BENTO HMI Kit prüft sie die Signatur jedes Modells, bevor sie es an den AI-Kern übergibt.
Cortex®-M55 · Ethos™-U55 NPU
Führt mehrere Edge-AI-Modelle gleichzeitig auf der NPU aus, parallel zu Bildschirm und Sensoren.
Anwendungsentwickler bauen in der BENTO IDE auf der Firmware auf, ohne sie zu verändern.
Infineon PSOC™ Edge E84: Arm® Cortex®-M55 und Cortex®-M33 mit einer Arm® Ethos™-U55 NPU. Entwicklungswerkzeuge: Infineon ModusToolbox™ und Arm GCC; Modelle werden mit Arm Vela für die NPU kompiliert.
02 · BENTO IDE
In der BENTO IDE schreiben Sie die Anwendungen, die auf einem BENTO-Gerät laufen. Sie bauen sie als Flow aus verbundenen Knoten, mit Blocks oder in Python, testen sie im Emulator des Boards und führen sie dann per USB auf dem Board aus.
Drei Wege zur selben App: Flow, eine No-Code-Oberfläche mit Live-Werten auf den Verbindungen; Blocks, eins zu eins den Modulen der Firmware zugeordnet; und Python mit Autovervollständigung, das sich zurück in Blocks umwandeln lässt.
Der BENTO-Emulator führt MicroPython im Browser in der Bildschirmgröße des Boards aus, mit einer simulierten Hardware-Ansicht, sodass sich jede Idee testen lässt, bevor ein Board eintrifft.
Das Board per USB verbinden und Anwendungen direkt aus dem Browser ausführen und installieren.
Mehr als 500 Beispiele, Lektionen mit Karel Robot, Spiele aus BENTO Arcade und ein AI Buddy, der auf Thai oder Englisch antwortet. Rund 200 Lernende haben die IDE im September 2026 in einer einzigen Sitzung genutzt.
03 · BENTO Edge AI Trainer
Der Trainer macht aus rohen Sensordaten ein Modell, das auf dem PSOC™ Edge E84 läuft. Menschen behalten bei jedem Schritt die Kontrolle, und er arbeitet auf Englisch und Thai.
Sechs Schritte: Daten einlesen, bereinigen und erkunden, Klassen und Labels festlegen, trainieren und abstimmen, für die NPU kompilieren und veröffentlichen.
Bewegungs- (IMU), Geräusch- und Radardaten. Jede Aufzeichnung muss ihre Einheiten, Achsen und Abtastrate angeben; fehlt eine dieser Angaben, wird die Aufzeichnung abgelehnt, statt dass etwas geschätzt wird.
Vierzehn Qualitätsprüfungen, die niemand stillschweigend aussetzen kann. Dazu gehören ein Testdatensatz, der sich nicht unbemerkt verändern lässt, ein Kontrolllauf mit vertauschten Labels, der zeigt, dass die Ergebnisse kein Zufall sind, eine Mindest-Erkennungsrate für jede Klasse und jede Gruppe und eine Prüfung, dass das Modell nicht verrät, wer in den Trainingsdaten war.
Für die Ethos™-U55 NPU kompiliert und vor der Freigabe anhand der Regeln geprüft, nach denen die BENTO-Firmware Modelle lädt.
Läuft auf Ihrem eigenen Server, mit oder ohne GPU. Die erstellende Person beantragt eine Freigabe, und ein Administrator gibt sie für den Store frei.
Ein Test auf dem Board für jedes Modell, bevor es den stabilen Kanal erreicht. Bis dieser Test läuft, gehen Trainer-Versionen in den experimentellen Kanal. Der Zugang erfolgt während der Pilotphase auf Einladung; Vor-Ort-Lizenzen für Organisationen werden vorbereitet.
04 · BENTO Secure Edge AI Store
Ein Modell auswählen, prüfen, ob es auf dem Board vor Ihnen laufen kann, und es ohne neues Flashen aus dem Browser senden. Sie können ohne Anmeldung stöbern, auf Thai und Englisch.
Board-bewusste Karten: Jede sagt nur, was sie über Ihr Board weiß (läuft gerade, bereit zur Installation oder warum nicht).
Bereitstellung aus dem Browser Chrome per USB, direkt von der Store-Seite auf das verbundene Board.
My Devices: ein Board über seine Chip-ID als Ihres registrieren und es später freigeben oder übertragen.
My Scenes und Highlights: mehrere Modelle gemeinsam auf einem Board und eine Zeitleiste dessen, was sie erkannt haben.
Versiegelt für ein einziges Board: Jedes Paket wird mit dem eigenen Schlüssel dieses Boards verschlüsselt und trägt ein Einmal-Ticket (auf dem BENTO HMI Kit, per USB oder über eine verschlüsselte Netzwerkverbindung).
Kostenpflichtige Lizenzen pro Board im Edge AI Store, verfügbar mit dem Start des Online-Verkaufs.
05 · BENTO Device
Der PSOC™ Edge E84 im HMI-Formfaktor bringt Radar, IMU und Mikrofon hinter einem Bildschirm unter, den man gern an der Wand hat. Jeder Raum nutzt dasselbe Hardware-Design, mit seiner eigenen Szene.
Modelle laufen offline auf der NPU des Chips; die Ergebnisse erscheinen auf dem Bildschirm.
Highlights enthalten Ergebnisse (was erkannt wurde und wann), keine Aufnahmen.
Im Edge AI Store über die Chip-ID auf seinen Besitzer registriert.
Aktueller Stand
Wir halten Laufendes, im Labor Nachgewiesenes und Kommendes auseinander, und jede Zeile nennt, wofür sie gilt.
| Funktion | Status | Gilt für |
|---|---|---|
| Inferenz auf dem Gerät, offline | Heute | BENTO MicroPython auf PSOC™ Edge E84 Kits |
| Ein Modell aus dem Browser bereitstellen, ohne neues Flashen | Heute | Edge AI Store, aus dem Browser per USB |
| Board-Daten für das Training aufzeichnen | Heute | Edge AI Creator → Edge AI Trainer (IMU, Mikrofon) |
| Training mit Qualitätsprüfungen bis zum NPU-fähigen Modell | Heute | Edge AI Trainer (Pilotphase, auf Einladung) |
| Pakete, versiegelt für ein einziges Board, mit Einmal-Ticket | Heute | BENTO HMI Kit, per USB aus dem Edge AI Store oder über eine verschlüsselte Netzwerkverbindung |
| Modelle verschlüsselt gespeichert, unter einem Schlüssel, der zum Chip gehört | Heute | BENTO HMI Kit |
| Secure Boot; signierte und versiegelte Modelle vorgeschrieben | Heute | Jedes BENTO-Gerät, das wir ausliefern |
Inferenzlatenz, Modellgröße und Bootzeit sind noch nicht veröffentlicht; wir veröffentlichen sie, sobald sie auf namentlich genannten Boards gemessen sind.