BENTO · Iniciativa 01
BENTO lleva una idea hasta un modelo que se ejecuta en un dispositivo. Tiene cinco partes: el firmware en el chip, un IDE para escribir aplicaciones, un Trainer que construye y prueba modelos, una Store que los entrega y el dispositivo que los ejecuta.
Qué hay de nuevo
La mayoría de las partes de BENTO existen en algún sitio, de una forma u otra. Lo que no pudimos encontrar son estas combinaciones, tras revisar la documentación pública y el código de herramientas y tiendas comparables. Si alguien conoce un ejemplo anterior, le agradeceremos que nos lo indique y corregiremos esta página.
Edge AI Store
Lee la placa conectada, indica si cada modelo se ejecutará en ella y por qué no, e instala el modelo desde el navegador en el firmware MicroPython que la placa está ejecutando, sin poner la placa en un modo especial ni regrabarla. No encontramos ninguna otra tienda pública de modelos que lo haga.
BENTO IDE
Diseñado para el PSOC™ Edge E84, muestra el mismo programa como Flow, como Blocks y como Python. El programa se ejecuta en un emulador MicroPython de la placa y después en la placa real desde la misma pestaña, en tailandés y en inglés. No encontramos ningún otro IDE en el navegador que reúna todo esto.
Edge AI Trainer
Cada ejecución pasa por controles de publicación (un conjunto de prueba bloqueado contra cambios, una ejecución de control con etiquetas barajadas y una prueba de que el modelo no revela quién estaba en sus datos de entrenamiento) y se comprueba según las reglas que usa el firmware para cargar modelos. Todo ello funciona en un servidor de equipo autoalojado con aprobaciones, en inglés y en tailandés, con una entrega firmada a la Store. No encontramos ninguna otra herramienta de entrenamiento de edge AI que los combine.
Fuentes: documentación de fabricantes y código público de tiendas de modelos y herramientas de despliegue para microcontroladores, IDE en el navegador para MicroPython y herramientas de entrenamiento de edge AI.
01 · BENTO Secure Firmware
Firmware en tres partes sobre los dos núcleos Arm® del Infineon PSOC™ Edge E84, escrito en C, con MicroPython para las aplicaciones. Todo lo demás en BENTO se apoya en él.
Aplicaciones en MicroPython, con interfaz en pantalla y API para la IMU, el micrófono, el radar y los sensores ambientales de las placas que los incorporan.
Inferencia en el dispositivo, sin conexión. Incluye varios modelos integrados, como clases de movimiento y de sonido; algunos los publican Infineon e Imagimob con sus propias condiciones.
Los modelos llegan desde la Edge AI Store en tiempo de ejecución, sin regrabar el firmware.
Edge AI Creator: la placa graba datos de la IMU o del micrófono directamente en el Edge AI Trainer por USB. El audio solo se graba con el consentimiento, dado en la página, de la persona que habla.
Cada versión actual indica para qué placa es, de modo que el instalador del navegador ofrece el firmware correcto para cada placa.
Almacenamiento sellado de modelos por placa e identidad de la placa mediante mutual TLS en el BENTO HMI Kit, configurados en la entrega.
Secure boot y verificación de modelos firmados, activados en cada dispositivo BENTO que entregamos.
Cortex®-M33 · TrustZone
El primer código BENTO que se ejecuta. Prepara el mundo seguro del chip y, en el BENTO HMI Kit, guarda la identidad de la placa y abre los modelos sellados.
Cortex®-M33 · aplicación
Ejecuta la lógica del dispositivo en MicroPython, sus conexiones de red y su almacén de modelos. En el BENTO HMI Kit comprueba la firma de cada modelo antes de entregarlo al núcleo de AI.
Cortex®-M55 · NPU Ethos™-U55
Ejecuta varios modelos de Edge AI a la vez en la NPU, junto con la pantalla y los sensores.
Quienes desarrollan aplicaciones trabajan sobre el firmware en el BENTO IDE, sin modificarlo.
Infineon PSOC™ Edge E84: Arm® Cortex®-M55 y Cortex®-M33 con una NPU Arm® Ethos™-U55. Cadena de herramientas: Infineon ModusToolbox™ y Arm GCC; modelos compilados para la NPU con Arm Vela.
02 · BENTO IDE
En el BENTO IDE se escriben las aplicaciones que se ejecutan en un dispositivo BENTO. Se construyen como un Flow de nodos conectados, con Blocks o en Python, se prueban en un emulador de la placa y después se ejecutan en la placa por USB.
Tres formas de crear la misma app: Flow, un lienzo sin código con valores en directo en las conexiones; Blocks, con correspondencia uno a uno con los módulos del firmware; y Python con autocompletado, que se convierte de nuevo en Blocks.
El emulador BENTO ejecuta MicroPython en el navegador con el tamaño de pantalla de la propia placa y un panel de hardware simulado, para probar cada idea antes de que llegue la placa.
Conectar la placa por USB y ejecutar e instalar aplicaciones directamente desde el navegador.
Más de 500 ejemplos, lecciones de Karel Robot, juegos de BENTO Arcade y un AI Buddy que responde en tailandés o en inglés. Unos 200 estudiantes lo usaron en una sola sesión en septiembre de 2026.
03 · BENTO Edge AI Trainer
El Trainer convierte datos de sensores en bruto en un modelo que se ejecuta en el PSOC™ Edge E84. Las personas mantienen el control en cada paso, y funciona en inglés y en tailandés.
Seis pasos: incorporar los datos, limpiarlos y explorarlos, definir clases y etiquetas, entrenar y ajustar, compilar para la NPU y publicar.
Datos de movimiento (IMU), sonido y radar. Cada grabación debe indicar sus unidades, ejes y frecuencia de muestreo; si falta alguno de estos datos, la grabación se rechaza en lugar de suponerlo.
Catorce controles de calidad que nadie puede omitir en silencio. Incluyen un conjunto de prueba que no puede alterarse sin que se note, una ejecución de control con etiquetas barajadas para demostrar que los resultados no se deben al azar, una tasa mínima de detección para cada clase y cada grupo, y una comprobación de que el modelo no revela quién estaba en los datos de entrenamiento.
Compilado para la NPU Ethos™-U55 y verificado, antes de publicarse, según las reglas que usa el firmware BENTO para cargar modelos.
Se ejecuta en un servidor propio, con o sin GPU. Quien crea el modelo solicita una publicación y un administrador la aprueba para la Store.
Una prueba en la placa para cada modelo antes de que llegue al canal estable. Hasta que esa prueba esté en marcha, las versiones del Trainer se publican en el canal experimental. Durante el piloto, el acceso es por invitación; se están preparando licencias in situ para organizaciones.
04 · BENTO Secure Edge AI Store
Elegir un modelo, comprobar si puede ejecutarse en la placa que se tiene delante y enviarlo desde el navegador sin regrabar el firmware. Se puede explorar sin iniciar sesión, en tailandés y en inglés.
Fichas que conocen la placa: cada una indica solo lo que sabe de ella (en ejecución, lista para desplegar o por qué no).
Despliegue desde el navegador Chrome por USB, directamente de la página de la Store a la placa conectada.
My Devices: registrar una placa como propia mediante el ID de su chip y, más adelante, liberarla o transferirla.
My Scenes y Highlights: varios modelos juntos en una placa y una cronología de lo que han reconocido.
Sellado para una sola placa: cada paquete se cifra con la clave propia de esa placa y lleva un ticket de un solo uso (en el BENTO HMI Kit, por USB o por un enlace de red cifrado).
Licencias de pago por placa en la Edge AI Store, disponibles con la apertura de las ventas en línea.
05 · BENTO Device
El formato HMI del PSOC™ Edge E84 coloca radar, IMU y micrófono detrás de una pantalla que apetece tener en la pared. Todas las salas usan el mismo diseño de hardware, cada una con su propia escena.
Los modelos se ejecutan sin conexión en la NPU del chip; los resultados se muestran en pantalla.
Highlights muestra resultados (qué se reconoció y cuándo), no grabaciones.
Registrado a nombre de su propietario mediante el ID del chip en la Edge AI Store.
Estado actual
Mantenemos separado lo que funciona, lo demostrado en el laboratorio y lo que está por venir, y cada línea indica dónde se aplica.
| Capacidad | Estado | Se aplica a |
|---|---|---|
| Inferencia en el dispositivo, sin conexión | Hoy | BENTO MicroPython en kits PSOC™ Edge E84 |
| Desplegar un modelo desde el navegador, sin regrabar el firmware | Hoy | Edge AI Store, desde el navegador por USB |
| Grabar datos de la placa para el entrenamiento | Hoy | Edge AI Creator → Edge AI Trainer (IMU, micrófono) |
| Entrenamiento con controles hasta un modelo listo para la NPU | Hoy | Edge AI Trainer (piloto, por invitación) |
| Paquetes sellados para una sola placa, con ticket de un solo uso | Hoy | BENTO HMI Kit, por USB desde la Edge AI Store o por un enlace de red cifrado |
| Modelos almacenados cifrados con una clave que pertenece al chip | Hoy | BENTO HMI Kit |
| Secure boot; modelos firmados y sellados obligatorios | Hoy | Cada dispositivo BENTO que entregamos |
La latencia de inferencia, el tamaño de los modelos y el tiempo de arranque aún no se han publicado; los publicaremos cuando se midan en placas identificadas.