[ca] El ràpid avanç de la Intel·ligència Artificial, especialment en l'àmbit de les xarxes neuronals convolucionals (CNN), juntament amb les capacitats favorables de les FPGAs, ha motivat aquest projecte de recerca. L'objectiu principal és establir un marc fonamental mitjançant el disseny d'una implementació inicial de la xarxa neuronal Lenet5. En la nostra cerca per implementar la xarxa neuronal, vam considerar diverses alternatives de manera minuciosa. Atès la naturalesa d'aquest projecte inicial, vam prendre la decisió de desenvolupar la xarxa neuronal des de zero. Aquest enfocament ens va permetre aprofundir en la comprensió dels principis de disseny intricats que subjeuen a les Xarxes Neuronals Convolucionals (CNN) i ens va proporcionar un control total sobre la implementació del maquinari. Vam dissenyar la Xarxa Neuronal Lenet5, especialment concebuda per al reconeixement de dígits manuscrits, utilitzant VHDL i les eines Vivado. Al mateix temps, vam desenvolupar una simulació en MATLAB de la xarxa per servir com a punt de referència per comparar els resultats obtinguts de la implementació en maquinari. Es va determinar que l'exactitud del sistema era excel·lent, amb una confiança mínima del 95,22% en el reconeixement de dígits. No obstant això, es requereix treball addicional per optimitzar l'ús dels recursos, ja que hem superat la capacitat de l'FPGA Zedboard, utilitzada per a la simulació del sistema, especialment en termes de l'ús de LUTs. Els resultats obtinguts en aquest projecte proporcionen una base sòlida per a la seva continuació, demostrant la viabilitat del sistema implementat. Aquests resultats també destaquen tres àrees clau en les quals cal centrar-se en futurs desenvolupaments. En primer lloc, és necessari optimitzar la utilització dels bits per a la representació dels coeficients i les dades dins de la xarxa. Explorar mètodes més eficients d'assignació de filtres fora de la memòria interna és també crucial. Finalment, el projecte obre noves vies per a la implementació d'algoritmes millorats que puguin reduir eficaçment la latència del sistema.

[en] The rapid advancement of Artificial Intelligence, particularly in the realm of convolutional neural networks (CNNs), coupled with the favorable capabilities of Field Programmable Gate Arrays (FPGAs), has motivated this research project. The primary objective is to establish a foundational framework by designing an initial implementation of the Lenet5 neural network. In our pursuit of implementing the neural network, we carefully considered various alternatives. Given the nature of this initial project, we made a deliberate choice to develop the neural network from scratch. This approach enabled us to gain a deeper understanding of the intricate design principles underlying Convolutional Neural Networks (CNNs) and provided us with complete control over the hardware implementation. We designed the Lenet5 Neural Network, specifically designed for handwritten digit recognition, using VHDL and the Vivado tools. Concurrently, we developed a MATLAB simulation of the network to serve as a benchmark for comparing the results obtained from the hardware implementation. The accuracy of the system was found to be excellent, with a minimum confidence of 95.22% in digit recognition. However, further work is required to optimize resource utilization, as we have exceeded the capacity of the Zedboard FPGA, which was used for system simulation, particularly in terms of Look-Up Tables (LUTs) usage. The results obtained in this project provide a strong foundation for its continuation, showcasing the viability of the implemented system. These results also highlight three key areas to focus on in future developments. Firstly, there is a need for optimizing the bit utilization for coefficient and data representation within the network. Exploring more efficient methods of filter allocation outside the on-chip memory is also crucial. Lastly, the project opens up new avenues for implementing improved algorithms that can effectively reduce the latency of the system.