BENTO · กิจการที่ 01
BENTO พาไอเดียไปจนเป็นโมเดลที่ทำงานอยู่บนอุปกรณ์ โดยมีห้าส่วน ได้แก่ firmware บนชิป, IDE สำหรับเขียนแอปพลิเคชัน, Trainer ที่สร้างและทดสอบโมเดล, Store ที่ส่งมอบโมเดล และอุปกรณ์ที่รันโมเดลเหล่านั้น
สิ่งใหม่
ส่วนประกอบส่วนใหญ่ของ BENTO มีอยู่แล้วที่ใดที่หนึ่งในรูปแบบใดรูปแบบหนึ่ง สิ่งที่เราหาไม่พบคือการผสานกันเหล่านี้ หลังจากตรวจสอบเอกสารและโค้ดสาธารณะของเครื่องมือและร้านโมเดลที่ใกล้เคียงกัน หากคุณพบตัวอย่างที่มีมาก่อน โปรดบอกเรา แล้วเราจะแก้ไขหน้านี้
Edge AI Store
อ่านข้อมูลบอร์ดที่เชื่อมต่ออยู่ บอกว่าแต่ละโมเดลจะรันบนบอร์ดนั้นได้หรือไม่และเพราะอะไร แล้วติดตั้งโมเดลลง firmware MicroPython ที่กำลังทำงานอยู่จากเบราว์เซอร์ โดยไม่ต้องสลับบอร์ดเข้าโหมดพิเศษและไม่ต้องแฟลชใหม่ เราไม่พบร้านโมเดลสาธารณะอื่นที่ทำเช่นนี้
BENTO IDE
IDE นี้สร้างมาสำหรับ PSOC™ Edge E84 และแสดงโปรแกรมเดียวกันได้ทั้งแบบ Flow, Blocks และ Python โปรแกรมรันในอีมูเลเตอร์ MicroPython ของบอร์ดก่อน แล้วจึงรันบนบอร์ดจริงจากแท็บเดียวกัน ใช้ได้ทั้งภาษาไทยและภาษาอังกฤษ เราไม่พบ IDE บนเบราว์เซอร์อื่นที่รวมสิ่งเหล่านี้ไว้ด้วยกัน
Edge AI Trainer
การฝึกทุกครั้งต้องผ่านด่านคุณภาพก่อนเผยแพร่ (ชุดทดสอบที่ล็อกไว้ไม่ให้เปลี่ยนแปลง การฝึกเปรียบเทียบกับป้ายกำกับที่สลับแบบสุ่ม และการทดสอบว่าโมเดลไม่เปิดเผยว่าใครอยู่ในข้อมูลฝึก) และต้องผ่านการตรวจกับกฎที่ firmware ใช้โหลดโมเดล ทั้งหมดทำงานบนเซิร์ฟเวอร์ของทีมที่ติดตั้งเองพร้อมขั้นตอนอนุมัติ ใช้ได้ทั้งภาษาอังกฤษและภาษาไทย และส่งต่อไปยัง Store แบบลงนาม เราไม่พบเครื่องมือฝึก edge AI อื่นที่รวมสิ่งเหล่านี้ไว้ด้วยกัน
แหล่งอ้างอิง: เอกสารของผู้ผลิตและโค้ดสาธารณะของร้านโมเดลและเครื่องมือติดตั้งสำหรับไมโครคอนโทรลเลอร์ IDE บนเบราว์เซอร์สำหรับ MicroPython และเครื่องมือฝึก edge AI
01 · BENTO Secure Firmware
firmware สามส่วนบน Arm® สองคอร์ของ Infineon PSOC™ Edge E84 เขียนด้วยภาษา C และใช้ MicroPython สำหรับแอปพลิเคชัน ทุกส่วนของ BENTO ตั้งอยู่บนรากฐานนี้
แอปพลิเคชันเขียนด้วย MicroPython พร้อม UI บนหน้าจอและ API สำหรับเซนเซอร์ IMU ไมโครโฟน เรดาร์ และสภาพแวดล้อม ตามที่บอร์ดแต่ละรุ่นมี
ประมวลผล AI บนอุปกรณ์ได้แบบออฟไลน์ และมีโมเดลติดมากับ firmware หลายตัว เช่น โมเดลจำแนกท่าทางและเสียง ซึ่งบางตัวเผยแพร่โดย Infineon และ Imagimob ภายใต้เงื่อนไขของผู้เผยแพร่เอง
รับโมเดลจาก Edge AI Store ได้ขณะทำงาน โดยไม่ต้องแฟลช firmware ใหม่
Edge AI Creator: บอร์ดบันทึกข้อมูล IMU หรือไมโครโฟนเข้า Edge AI Trainer ผ่าน USB โดยตรง ส่วนเสียงจะบันทึกเฉพาะเมื่อผู้พูดให้ความยินยอมบนหน้าเว็บ
รุ่นปัจจุบันแต่ละรุ่นระบุว่าใช้กับบอร์ดใด ตัวติดตั้งบนเบราว์เซอร์จึงเสนอ firmware ที่ถูกต้องให้บอร์ดแต่ละรุ่น
การเก็บโมเดลแบบผนึกเฉพาะบอร์ดและตัวตนของบอร์ดผ่าน mutual TLS บน BENTO HMI Kit โดยตั้งค่าตอนส่งมอบ
Secure boot และการตรวจลายเซ็นโมเดล เปิดใช้ในอุปกรณ์ BENTO ทุกเครื่องที่ส่งมอบ
Cortex®-M33 · TrustZone
โค้ดของ BENTO ส่วนแรกที่เริ่มทำงาน ตั้งค่า secure world ของชิป และบน BENTO HMI Kit ถือตัวตนของบอร์ดและเปิดโมเดลที่ผนึกไว้
Cortex®-M33 · application
รันตรรกะของอุปกรณ์ด้วย MicroPython ดูแลการเชื่อมต่อเครือข่ายและคลังโมเดล และบน BENTO HMI Kit จะตรวจลายเซ็นของโมเดลแต่ละตัวก่อนส่งต่อให้ AI core
Cortex®-M55 · Ethos™-U55 NPU
รันโมเดล Edge AI หลายตัวพร้อมกันบน NPU ควบคู่กับการดูแลหน้าจอและเซนเซอร์
นักพัฒนาแอปพลิเคชันสร้างต่อยอดบน firmware ได้ผ่าน BENTO IDE โดยไม่ต้องแก้ไข firmware
Infineon PSOC™ Edge E84: Arm® Cortex®-M55 และ Cortex®-M33 พร้อม NPU Arm® Ethos™-U55 · เครื่องมือ: Infineon ModusToolbox™ และ Arm GCC · โมเดลคอมไพล์สำหรับ NPU ด้วย Arm Vela
02 · BENTO IDE
BENTO IDE คือที่ที่คุณเขียนแอปพลิเคชันซึ่งทำงานบนอุปกรณ์ BENTO สร้างได้ทั้งแบบ Flow ที่ต่อโหนดเข้าด้วยกัน แบบ Blocks หรือเขียนด้วย Python ทดสอบในอีมูเลเตอร์ของบอร์ด แล้วจึงรันบนบอร์ดผ่าน USB
สามวิธีสร้างแอปเดียวกัน: Flow ผืนผ้าใบแบบไม่ต้องเขียนโค้ดที่แสดงค่าสดบนเส้นเชื่อม, Blocks ที่ตรงกับโมดูลของ firmware แบบหนึ่งต่อหนึ่ง และ Python พร้อมการเติมโค้ดอัตโนมัติ ซึ่งแปลงกลับเป็น Blocks ได้
BENTO Emulator รัน MicroPython ในเบราว์เซอร์ที่ขนาดหน้าจอเท่าบอร์ดจริง พร้อมแผงฮาร์ดแวร์จำลอง จึงลองทุกไอเดียได้ก่อนบอร์ดจะมาถึง
เชื่อมต่อ รัน และติดตั้งแอปพลิเคชันลงบอร์ดผ่าน USB ได้โดยตรงจากเบราว์เซอร์
มีตัวอย่างมากกว่า 500 ตัว บทเรียน Karel Robot เกม BENTO Arcade และ AI Buddy ที่ตอบได้ทั้งภาษาไทยและภาษาอังกฤษ เมื่อกันยายน 2569 นักศึกษาราว 200 คนใช้งาน IDE นี้ในการเรียนครั้งเดียว
03 · BENTO Edge AI Trainer
Trainer เปลี่ยนข้อมูลเซนเซอร์ดิบให้เป็นโมเดลที่ทำงานบน PSOC™ Edge E84 โดยมีคนเป็นผู้ตัดสินใจในทุกขั้นตอน และใช้งานได้ทั้งภาษาอังกฤษและภาษาไทย
หกขั้นตอน: นำเข้าข้อมูล ทำความสะอาดและสำรวจข้อมูล กำหนดคลาสและป้ายกำกับ ฝึกและปรับจูน คอมไพล์สำหรับ NPU แล้วเผยแพร่
รองรับข้อมูลการเคลื่อนไหว (IMU) เสียง และเรดาร์ ข้อมูลที่บันทึกแต่ละชุดต้องระบุหน่วย แกน และอัตราสุ่มตัวอย่าง หากขาดค่าใดค่าหนึ่ง ระบบจะปฏิเสธข้อมูลชุดนั้นแทนการเดาค่าให้
ด่านคุณภาพ 14 ด่านที่ไม่มีใครข้ามไปเงียบ ๆ ได้ ซึ่งรวมถึงชุดทดสอบที่ไม่มีใครแก้ไขได้โดยไม่ถูกตรวจพบ การฝึกเปรียบเทียบกับป้ายกำกับที่สลับแบบสุ่มเพื่อแสดงว่าผลลัพธ์ไม่ได้เกิดจากความบังเอิญ อัตราการตรวจพบขั้นต่ำสำหรับทุกคลาสและทุกกลุ่ม และการตรวจว่าโมเดลไม่เปิดเผยว่าใครอยู่ในข้อมูลฝึก
คอมไพล์สำหรับ NPU Ethos™-U55 และตรวจกับกฎที่ firmware ของ BENTO ใช้โหลดโมเดลก่อนเผยแพร่
ทำงานบนเซิร์ฟเวอร์ของคุณเอง จะมี GPU หรือไม่ก็ได้ ผู้สร้างเป็นผู้ยื่นขอเผยแพร่ และผู้ดูแลระบบเป็นผู้อนุมัติให้ขึ้น Store
การทดสอบบนบอร์ดจริงสำหรับทุกโมเดลก่อนเข้าสู่ช่องทางเสถียร จนกว่าการทดสอบนี้จะเริ่มใช้งาน โมเดลที่เผยแพร่จาก Trainer จะอยู่ในช่องทางทดลอง ช่วงนำร่องเปิดให้ใช้เฉพาะผู้ได้รับเชิญ และกำลังเตรียมสิทธิ์ใช้งานแบบติดตั้งในองค์กร
04 · BENTO Secure Edge AI Store
เลือกโมเดล ตรวจดูว่ารันบนบอร์ดตรงหน้าได้หรือไม่ แล้วส่งจากเบราว์เซอร์โดยไม่ต้องแฟลชใหม่ คุณเปิดดูได้โดยไม่ต้องลงชื่อเข้าใช้ ทั้งภาษาไทยและภาษาอังกฤษ
การ์ดที่รู้จักบอร์ด: การ์ดแต่ละใบบอกเฉพาะสิ่งที่รู้เกี่ยวกับบอร์ดของคุณ (กำลังทำงานอยู่ พร้อมติดตั้ง หรือเหตุผลที่ติดตั้งไม่ได้)
ติดตั้งจากเบราว์เซอร์ Chrome ผ่าน USB ส่งตรงจากหน้า Store ลงบอร์ดที่เชื่อมต่ออยู่
My Devices: ลงทะเบียนบอร์ดเป็นของคุณด้วยรหัสชิป แล้วปล่อยสิทธิ์หรือโอนให้ผู้อื่นได้ภายหลัง
My Scenes และ Highlights: หลายโมเดลทำงานร่วมกันบนบอร์ดเดียว และไทม์ไลน์ของสิ่งที่โมเดลรับรู้
ผนึกให้บอร์ดเดียว: แต่ละแพ็กเกจเข้ารหัสด้วยกุญแจของบอร์ดนั้นและแนบตั๋วใช้ครั้งเดียว (บน BENTO HMI Kit ผ่าน USB หรือการเชื่อมต่อเครือข่ายที่เข้ารหัส)
สิทธิ์ใช้งานรายบอร์ดแบบชำระเงินใน Edge AI Store จะเปิดพร้อมการขายออนไลน์
05 · BENTO Device
อุปกรณ์รูปแบบ HMI บน PSOC™ Edge E84 ซ่อนเรดาร์ IMU และไมโครโฟนไว้หลังหน้าจอที่คนอยากติดไว้บนผนัง ทุกห้องใช้ฮาร์ดแวร์แบบเดียวกัน โดยแต่ละห้องมีฉากของตัวเอง
โมเดลทำงานแบบออฟไลน์บน NPU ของชิป และแสดงผลบนหน้าจอ
Highlights ส่งผลลัพธ์ (สิ่งที่รับรู้ได้และเวลาที่เกิดขึ้น) โดยไม่ส่งข้อมูลที่บันทึกไว้
ลงทะเบียนกับเจ้าของด้วยรหัสชิปใน Edge AI Store
สถานะปัจจุบัน
เราแยกงานที่ใช้งานได้แล้ว งานที่พิสูจน์บนบอร์ดทดสอบแล้ว และงานที่กำลังจะมา ออกจากกัน และทุกบรรทัดระบุว่าใช้กับอะไร
| ความสามารถ | สถานะ | ใช้กับ |
|---|---|---|
| ประมวลผล AI บนอุปกรณ์แบบออฟไลน์ | ใช้งานได้แล้ว | BENTO MicroPython บนชุด PSOC™ Edge E84 |
| ติดตั้งโมเดลจากเบราว์เซอร์ ไม่ต้องแฟลชใหม่ | ใช้งานได้แล้ว | Edge AI Store จากเบราว์เซอร์ผ่าน USB |
| บันทึกข้อมูลจากบอร์ดเข้าสู่การฝึก | ใช้งานได้แล้ว | Edge AI Creator → Edge AI Trainer (IMU, ไมโครโฟน) |
| การฝึกผ่านด่านคุณภาพจนได้โมเดลพร้อมใช้บน NPU | ใช้งานได้แล้ว | Edge AI Trainer (นำร่อง เฉพาะผู้ได้รับเชิญ) |
| แพ็กเกจผนึกให้บอร์ดเดียว พร้อมตั๋วใช้ครั้งเดียว | ใช้งานได้แล้ว | BENTO HMI Kit (ผ่าน USB จาก Edge AI Store หรือผ่านการเชื่อมต่อเครือข่ายที่เข้ารหัส) |
| เก็บโมเดลแบบเข้ารหัสด้วยกุญแจที่เป็นของชิป | ใช้งานได้แล้ว | BENTO HMI Kit |
| Secure boot และการบังคับรับเฉพาะโมเดลที่ลงนามและผนึก | ใช้งานได้แล้ว | อุปกรณ์ BENTO ทุกเครื่องที่ส่งมอบ |
ยังไม่เผยแพร่ตัวเลขความหน่วงในการประมวลผล ขนาดโมเดล และเวลาบูต เราจะเผยแพร่เมื่อวัดบนบอร์ดที่ระบุรุ่นได้แล้ว