该ICE40 UltraPlus参考设计使用人工智能（AI）来实现人类检测算法。AI是当技术用于通常由人类执行的传统任务时，因为机器可以更有效和快速地处理和计算大量数据。通过设计，FPGA能够并行地处理数据，使其在与微处理器相比这样的任务中更有效。
本申请中使用了神经网络模型。通过通过未经训练的模型通过100,000人面孔来计算权重和激活并创建培训的模型，在强大的GPU上完成培训。然后将重量和激活输送到ICE40超普利装置上，其中物体可以通过训练有素的模型，并且如果它是人的脸部，模型将推断。
将AI带到网络边缘具有挑战性，但它也提供了巨大的机会。将AI构建为ICE40 UltraPlus FPGA而不是基于云的资源，可以在加速响应时间时显着降低功耗。同时，保持处理本地提高安全性。并且通过将AI构建到设备设计人员即使网络被关闭以节省电源，也可以始终获得智能。