BENTO · Activité 01
BENTO mène une idée jusqu'à un modèle qui s'exécute sur un appareil. Il comprend cinq parties : le firmware sur la puce, un IDE pour écrire les applications, un Trainer qui construit et teste les modèles, un Store qui les livre et l'appareil qui les exécute.
Ce qui est nouveau
La plupart des composants de BENTO existent quelque part, sous une forme ou une autre. Ce que nous n'avons pas trouvé, ce sont ces combinaisons, après avoir examiné la documentation publique et le code d'outils et de boutiques comparables. Si vous connaissez un exemple antérieur, dites-le-nous et nous corrigerons cette page.
Edge AI Store
Elle lit la carte connectée, vous indique si chaque modèle pourra s'y exécuter et, sinon, pourquoi, puis installe le modèle depuis le navigateur dans le firmware MicroPython en cours d'exécution sur la carte, sans placer la carte dans un mode particulier ni réécrire son firmware. Nous n'avons trouvé aucune autre boutique publique de modèles qui le fasse.
BENTO IDE
Conçu pour le PSOC™ Edge E84, il affiche le même programme en Flow, en Blocks et en Python. Le programme s'exécute dans un émulateur MicroPython de la carte, puis sur la vraie carte depuis le même onglet, en thaï et en anglais. Nous n'avons trouvé aucun autre IDE dans le navigateur qui réunisse tout cela.
Edge AI Trainer
Chaque exécution est vérifiée par des contrôles de publication (un jeu de test verrouillé contre toute modification, une exécution de contrôle sur des étiquettes mélangées et un test vérifiant que le modèle ne révèle pas qui figurait dans ses données d'entraînement) et selon les règles que le firmware applique pour charger les modèles. Le tout fonctionne sur un serveur d'équipe auto-hébergé avec approbations, en anglais et en thaï, avec une transmission signée au Store. Nous n'avons trouvé aucun autre outil d'entraînement edge AI qui les combine.
Sources : documentation des fournisseurs et code public des boutiques de modèles et outils de déploiement pour microcontrôleurs, des IDE dans le navigateur pour MicroPython et des outils d'entraînement edge AI.
01 · BENTO Secure Firmware
Un firmware en trois parties sur les deux cœurs Arm® de l'Infineon PSOC™ Edge E84, écrit en C, avec MicroPython pour les applications. Tout le reste de BENTO repose sur lui.
Des applications en MicroPython, avec une interface à l'écran et des API pour l'IMU, le microphone, le radar et les capteurs d'environnement des cartes qui en sont équipées.
Inférence sur l'appareil, hors ligne. Plusieurs modèles sont intégrés, par exemple pour des classes de mouvement et de son ; certains sont publiés par Infineon et Imagimob selon leurs propres conditions.
Les modèles arrivent depuis l'Edge AI Store pendant l'exécution, sans réécrire le firmware.
Edge AI Creator : la carte enregistre des données IMU ou microphone directement dans l'Edge AI Trainer via USB. L'audio n'est enregistré qu'avec le consentement, donné sur la page, de la personne qui parle.
Chaque version actuelle indique la carte à laquelle elle est destinée, afin que l'installateur dans le navigateur propose le bon firmware pour chaque carte.
Stockage scellé des modèles par carte et identité de la carte via mutual TLS sur le BENTO HMI Kit, provisionnés à la livraison.
Secure boot et vérification des modèles signés, activés sur chaque appareil BENTO que nous livrons.
Cortex®-M33 · TrustZone
Le premier code BENTO à s'exécuter. Il met en place le monde sécurisé de la puce et, sur le BENTO HMI Kit, conserve l'identité de la carte et ouvre les modèles scellés.
Cortex®-M33 · application
Exécute la logique de l'appareil en MicroPython, ses connexions réseau et son stockage de modèles. Sur le BENTO HMI Kit, il vérifie la signature de chaque modèle avant de le confier au cœur AI.
Cortex®-M55 · NPU Ethos™-U55
Exécute plusieurs modèles Edge AI à la fois sur le NPU, en parallèle de l'écran et des capteurs.
Les développeurs d'applications s'appuient sur le firmware dans BENTO IDE, sans le modifier.
Infineon PSOC™ Edge E84 : Arm® Cortex®-M55 et Cortex®-M33 avec un NPU Arm® Ethos™-U55. Chaîne d'outils : Infineon ModusToolbox™ et Arm GCC ; modèles compilés pour le NPU avec Arm Vela.
02 · BENTO IDE
BENTO IDE est l'endroit où vous écrivez les applications qui s'exécutent sur un appareil BENTO. Construisez-les sous forme de Flow de nœuds connectés, en Blocks ou en Python, testez-les dans un émulateur de la carte, puis exécutez-les sur la carte via USB.
Trois façons de créer la même application : Flow, un canevas sans code avec des valeurs en direct sur les liaisons ; Blocks, en correspondance directe avec les modules du firmware ; et Python avec autocomplétion, qui se reconvertit en Blocks.
L'émulateur BENTO exécute MicroPython dans le navigateur, à la taille d'écran de la carte, avec un panneau matériel simulé, pour que chaque idée puisse être essayée avant l'arrivée d'une carte.
Connectez la carte via USB, puis exécutez et installez des applications directement depuis le navigateur.
Plus de 500 exemples, des leçons Karel Robot, des jeux BENTO Arcade et un AI Buddy qui répond en thaï ou en anglais. Environ 200 étudiants l'ont utilisé lors d'une seule session en septembre 2026.
03 · BENTO Edge AI Trainer
Le Trainer transforme des données brutes de capteurs en un modèle qui s'exécute sur le PSOC™ Edge E84. Des humains gardent la main à chaque étape, et il fonctionne en anglais et en thaï.
Six étapes : importer les données, les nettoyer et les explorer, définir les classes et les étiquettes, entraîner et ajuster, compiler pour le NPU, puis publier.
Données de mouvement (IMU), de son et de radar. Chaque enregistrement doit préciser ses unités, ses axes et sa fréquence d'échantillonnage ; s'il en manque une, l'enregistrement est refusé plutôt que deviné.
Quatorze contrôles qualité que personne ne peut lever en silence. Ils comprennent un jeu de test qui ne peut pas être modifié sans que cela se voie, une exécution de contrôle sur des étiquettes mélangées pour montrer que les résultats ne doivent rien au hasard, un taux de détection minimal pour chaque classe et chaque groupe, et une vérification que le modèle ne révèle pas qui figurait dans les données d'entraînement.
Compilé pour le NPU Ethos™-U55 et vérifié, avant publication, selon les règles que le firmware BENTO applique pour charger les modèles.
S'exécute sur votre propre serveur, avec ou sans GPU. Le créateur demande une publication et un administrateur l'approuve pour le Store.
Un test sur carte pour chaque modèle avant qu'il n'atteigne le canal stable. Tant que ce test n'est pas en place, les versions du Trainer sont publiées sur le canal expérimental. L'accès se fait sur invitation pendant la phase pilote ; des licences sur site pour les organisations sont en préparation.
04 · BENTO Secure Edge AI Store
Choisissez un modèle, vérifiez s'il peut s'exécuter sur la carte devant vous, et envoyez-le depuis le navigateur sans réécrire le firmware. Vous pouvez naviguer sans vous identifier, en thaï et en anglais.
Des fiches qui connaissent votre carte : chacune n'indique que ce qu'elle sait de votre carte (en cours d'exécution, prêt à déployer, ou pourquoi pas).
Déploiement depuis le navigateur Chrome via USB, directement de la page du Store vers la carte connectée.
My Devices : enregistrez une carte à votre nom grâce à l'identifiant de sa puce, puis libérez-la ou transférez-la plus tard.
My Scenes et Highlights : plusieurs modèles ensemble sur une même carte, et une chronologie de ce qu'ils ont reconnu.
Scellé pour une seule carte : chaque paquet est chiffré avec la clé propre de cette carte et porte un ticket à usage unique (sur le BENTO HMI Kit, via USB ou une liaison réseau chiffrée).
Licences payantes par carte dans l'Edge AI Store, à l'ouverture des ventes en ligne.
05 · BENTO Device
Le format HMI du PSOC™ Edge E84 place un radar, une IMU et un microphone derrière un écran que l'on a envie d'accrocher au mur. Chaque pièce utilise la même conception matérielle, avec sa propre scène.
Les modèles s'exécutent hors ligne sur le NPU de la puce ; les résultats s'affichent à l'écran.
Highlights transmet des résultats (ce qui a été reconnu et quand), pas des enregistrements.
Enregistré au nom de son propriétaire par l'identifiant de sa puce dans l'Edge AI Store.
État actuel
Nous distinguons ce qui est en service, ce qui est prouvé en laboratoire et ce qui est à venir, et chaque ligne précise où elle s'applique.
| Fonctionnalité | Statut | S'applique à |
|---|---|---|
| Inférence sur l'appareil, hors ligne | Aujourd'hui | BENTO MicroPython sur les kits PSOC™ Edge E84 |
| Déployer un modèle depuis le navigateur, sans réécrire le firmware | Aujourd'hui | Edge AI Store, depuis le navigateur via USB |
| Enregistrer les données de la carte pour l'entraînement | Aujourd'hui | Edge AI Creator → Edge AI Trainer (IMU, microphone) |
| Entraînement soumis à des contrôles jusqu'à un modèle prêt pour le NPU | Aujourd'hui | Edge AI Trainer (phase pilote, sur invitation) |
| Paquets scellés pour une seule carte, avec un ticket à usage unique | Aujourd'hui | BENTO HMI Kit, via USB depuis l'Edge AI Store ou via une liaison réseau chiffrée |
| Modèles stockés chiffrés sous une clé qui appartient à la puce | Aujourd'hui | BENTO HMI Kit |
| Secure boot ; modèles signés et scellés obligatoires | Aujourd'hui | Chaque appareil BENTO que nous livrons |
La latence d'inférence, la taille des modèles et le temps de démarrage ne sont pas encore publiés ; nous les publierons lorsqu'ils auront été mesurés sur des cartes nommées.