Automatización del Desarrollo de Proyectos en Microcontroladores STM32 con Integración de Modelos de Inteligencia Artificial Utilizando Modelos de Lenguaje Natural

Introducción

En la última década, los microcontroladores STM32 han ganado popularidad en una variedad de aplicaciones embebidas, desde dispositivos IoT hasta sistemas de control industrial. La creciente demanda de inteligencia artificial en dispositivos de bajo consumo y recursos limitados ha impulsado el desarrollo de soluciones que permitan integrar modelos de aprendizaje profundo en estos microcontroladores. Tradicionalmente, la implementación de modelos de IA en microcontroladores ha requerido un alto nivel de conocimiento en diferentes áreas: desde el diseño de redes neuronales hasta la optimización del código para plataformas embebidas. Este caso de estudio presenta una solución automatizada que facilita el proceso de desarrollo completo, desde la creación del modelo hasta su despliegue en un microcontrolador STM32, utilizando modelos de lenguaje natural (LLM) y herramientas avanzadas como TVM.

Objetivo

El objetivo principal de este proyecto es automatizar el proceso de desarrollo de aplicaciones en microcontroladores STM32 con integración de modelos de IA. La solución propuesta permite al usuario definir el proyecto mediante una interfaz de usuario intuitiva, generar y entrenar modelos de IA automáticamente, convertirlos a código C optimizado, compilarlo, y desplegarlo en el microcontrolador con mínima intervención del desarrollador.

Desarrollo

1. Interfaz de Usuario y Entrada de Datos:

• La interfaz de usuario se desarrolla en Vue.js, permitiendo al usuario describir el proyecto que desea realizar en un microcontrolador STM32. Además, se solicita un archivo CSV con los datos de entrada y las etiquetas correspondientes para el entrenamiento del modelo de IA.

• Esta interfaz facilita la interacción inicial con el sistema, eliminando la necesidad de un conocimiento profundo de programación o de IA por parte del usuario.

2. Análisis del Proyecto y Estructuración de los Datos:

• En el backend, el sistema lee la descripción proporcionada y utiliza un modelo LLM para extraer las partes relevantes relacionadas con la IA y la estructura de datos de entrada.

• El LLM interpreta la descripción del usuario para identificar qué tipo de modelo de IA es más adecuado y analiza el archivo CSV para determinar la estructura de los datos, permitiendo una correcta selección de las características y etiquetas.

3. Generación Automática del Modelo de IA:

• A partir del análisis de los datos, un modelo LLM genera automáticamente el código en PyTorch para un modelo de aprendizaje profundo. Se define la estructura del modelo, los hiperparámetros y la lógica de entrenamiento.

• El usuario puede visualizar el modelo y ajustar los hiperparámetros o modificar la estructura del modelo a través de lenguaje natural en la interfaz de usuario. Esta interacción mejora la personalización del modelo sin necesidad de conocimientos avanzados en programación.

4. Entrenamiento y Optimización del Modelo:

• Una vez que el modelo ha sido aceptado por el usuario, se inicia el entrenamiento desde la interfaz. El backend ejecuta el script main.py generado, que entrena el modelo utilizando los datos proporcionados.

• Durante el proceso de entrenamiento, el sistema muestra gráficos de pérdidas y precisión por cada época. Si el modelo no es satisfactorio, el usuario puede optimizarlo mediante técnicas como early stopping, ajuste de hiperparámetros, o la incorporación de nuevas técnicas de regularización.

5. Conversión a ONNX y Optimización para Microcontroladores:

• Tras la aceptación del modelo entrenado, se guarda automáticamente en formato .pth y se convierte a un archivo ONNX.

• Utilizando TVM, el modelo ONNX se convierte en código C optimizado para el microcontrolador STM32. TVM se encarga de optimizar el modelo para que se ejecute eficientemente en el hardware de bajo recurso, teniendo en cuenta el procesador específico del microcontrolador y otros parámetros.

6. Generación del Código Embebido:

• Un modelo LLM genera el código C necesario para la integración del modelo de IA en la aplicación embebida, cubriendo la lógica de control y cualquier funcionalidad adicional requerida por el proyecto.

• Este código se combina con el modelo optimizado generado por TVM, proporcionando una solución completa para ser ejecutada en el microcontrolador.

7. Compilación y Despliegue:

• Un script en Python compila el código utilizando GCC para ARM, generando un archivo binario (.bin).

• El binario se flashea en la memoria del microcontrolador STM32 utilizando otro script en Python, completando así el ciclo de desarrollo.

Conclusiones

El sistema desarrollado automatiza todo el proceso de creación y despliegue de un modelo de inteligencia artificial en un microcontrolador STM32, reduciendo drásticamente la complejidad y el tiempo necesario para realizar este tipo de proyectos. Esta solución permite a los desarrolladores centrarse en la funcionalidad y el rendimiento de sus aplicaciones, sin necesidad de tener conocimientos especializados en el desarrollo de modelos de IA ni en la optimización de código para sistemas embebidos. Además, la posibilidad de interactuar con el modelo mediante lenguaje natural facilita la experimentación y mejora de los resultados.

Futuro Desarrollo

1. Mejora de los Prompts y Generación de Código:

• Se planea la implementación de prompts más sofisticados para guiar a los modelos LLM en la generación de código más eficiente y en la adaptación a casos de uso más específicos. Esto incluye la capacidad de manejar entradas de mayor complejidad y mejorar la interpretación de las descripciones proporcionadas por el usuario.

2. Ampliación de Pruebas y Ejemplos:

• Realizar pruebas exhaustivas con múltiples ejemplos y casos de uso para asegurar la robustez del sistema en diferentes escenarios. Esto incluye la integración de conjuntos de datos más variados y modelos de IA más complejos, garantizando que el sistema pueda manejar una amplia gama de aplicaciones.

3. Implementación de Modelos LLM de Próxima Generación:

• A medida que se desarrollen modelos LLM más potentes, se integrarán en el sistema para mejorar la generación de código, la optimización de modelos y la interpretación de descripciones complejas. Esto permitirá una mayor automatización y una mayor precisión en la creación de soluciones personalizadas.

4. Soporte para Otras Plataformas de Microcontroladores:

• Finalmente, se buscará expandir el soporte para otros microcontroladores, permitiendo que el sistema sea aplicable a una gama más amplia de dispositivos embebidos, y facilitando aún más la integración de inteligencia artificial en el IoT y otros sectores industriales.

Este caso de estudio refleja un enfoque hacia la automatización avanzada del desarrollo en sistemas embebidos, haciendo accesible la inteligencia artificial en plataformas de bajo recurso y allanando el camino para futuras innovaciones en este campo.