El Ambient Scientific GPX10 Pro es un procesador y microcontrolador para aplicaciones de IA embebida siempre encendida en dispositivos edge con restricciones de energía. Con un consumo por debajo de 100 microwatts, puede entregar años de IA always-on con una sola pila de botón.
El SoC integra diez núcleos de IA MX8 programables por software que aprovechan la tecnología DigAn de la empresa, un ADC de ultra bajo consumo, una interfaz de cámara DVP de 8 bits, 2048 KB de SRAM, soporte para numerosos periféricos y un núcleo Arm Cortex-M4F para las cargas que no son de IA.
¿Qué trae exactamente el GPX10 Pro?
Según la ficha técnica del fabricante, estas son las características clave:
- Núcleo MCU: Arm Cortex-M4F con reloj de 100 KHz a 100 MHz.
- Memoria: 2048 KB de SRAM de sistema, más 64 KB de SRAM de retención en el bloque Always On.
- Almacenamiento: flash SPI o QSPI externa.
- 10 núcleos de IA MX8 programables para deep learning de ultra bajo consumo, basados en el motor DigAn. Alcanzan hasta 2.560 operaciones MAC por ciclo de reloj (256 MAC por ciclo por núcleo), con un rendimiento pico de 512 GOPS a 100 MHz y eficiencia mayor a 7 TOPS/W. Incluyen un motor FFT de 256 puntos en el bloque Always On y soportan resoluciones de operandos y pesos de 4 a 32 bits, además de redes estándar (CNN, RNN, LSTM, FCN) y redes personalizadas desde cero.
- Interfaz de cámara: DVP de 8 bits con buffer de video de auto streaming de 32 KB para clasificación de imágenes de baja frecuencia, más I2C para configuración.
- Fusión de sensores: hasta 10 sensores analógicos y digitales conectados de forma simultánea.
- Entradas/salidas: 16 GPIO, 4 interrupciones, 1 I2C esclavo, 1 I2C maestro, 2 SPI, 2 UART. Suma un ADC de 16 bits multicanal (14 bits ENOB) que soporta hasta 8 sensores analógicos con consumo de menos de 5 microwatts a 20.000 muestras/s, y hasta 4 micrófonos analógicos más 2 digitales I2S.
- Seguridad: cifrado asimétrico AES-128.
- Diseño de bajo consumo: estructura de reloj sofisticada (LPO, fuente externa, PLL) para minimizar el consumo a nivel de SoC, con menos de 100 microwatts de uso. Permite aplicaciones sin cargador cosechando energía de fuentes naturales como energía cinética o RF.
Kit de desarrollo y software
La empresa provee un SDK que ofrece soporte para frameworks de IA/ML como Keras, TensorFlow y ONNX; cadenas de compilación como ONNX Runtime, MX8 Runtime y ONNX-MLIR; las librerías Ambient (matemáticas MX8 e IA MX8, con convolución y capas recurrentes); y software de sistema con drivers de periféricos, interfaz de sistema y soporte de emulación.
Ambient Scientific lista Windows y RTOS como sistemas operativos soportados. Eso significa que el SDK corre sobre Windows (y Linux, según la documentación recibida), mientras que el procesador ejecuta un RTOS sobre el núcleo Cortex-M4F. El kit de desarrollo GPX10 Pro viene con micrófono analógico y digital, un acelerómetro, un sensor de gas, conector de cámara integrado, un módulo Bluetooth para comunicación, flash serial para almacenamiento, varias entradas/salidas, y JTAG más USB UART para depuración.
¿Cómo se compara en rendimiento?
Ambient Scientific también publica algunas cifras de rendimiento para cargas de fusión de sensores con IA y de visión con IA, y compara el GPX10 de 512 GOPS con un chip ASIC especializado y con un MCU típico que incorpora una NPU. Cabe aclarar que esos números son para el GPX10 anterior, no para el nuevo GPX10 Pro, pero los diez núcleos MX8 parecen ser los mismos: el modelo Pro suma sobre todo más memoria (2048 KB frente a 256 KB) y varias mejoras.
Por ahora hay información pública limitada, y habría que solicitar el SDK en la página del producto para acceder a él. El kit de desarrollo aparece como disponible, pero la empresa no quiso divulgar públicamente información de precios.
Contexto para makers en Chile y LatAm
El segmento donde apunta el GPX10 Pro (inferencia siempre encendida con presupuesto de energía bajo el microwatt) es exactamente el que hoy resuelven de forma parcial placas como el ESP32-S3 con su acelerador vectorial, o el Arduino Nicla con el chip de Syntiant. La diferencia está en el consumo: mientras un ESP32 en inferencia continua difícilmente baja de decenas de miliwatts, un SoC de menos de 100 microwatts habilita productos que corren años sin recambio de batería, algo clave para sensores agrícolas, monitoreo estructural o wearables médicos de larga duración. El pendiente es concreto: sin precio público ni disponibilidad clara en distribuidores, sigue siendo una promesa de spec sheet más que una opción comprable.
