Il toolkit può essere utilizzato nel portafoglio di microcontrollori (MCU) e microprocessori (MPU) di Microchip per aggiungere un’inferenza ML in modo rapido ed efficiente.
Il Machine Learning (ML) sta diventando un requisito standard per i progettisti embedded che lavorano per sviluppare o migliorare una vasta gamma di prodotti. Per soddisfare questa esigenza, Microchip Technology ha lanciato un toolkit di lavoro completo e integrato per lo sviluppo ottimizzato di modelli ML con la sua nuova suite di sviluppo per l’apprendimento automatico MPLAB. Questo software può essere utilizzato nel portafoglio di microcontrollori (MCU) e microprocessori (MPU) di Microchip per aggiungere un’inferenza ML in modo rapido ed efficiente.
“Il machine learning è la nuova normalità per i controller embedded e il suo utilizzo all’edge consente a un prodotto di essere efficiente, più sicuro e di utilizzare meno energia rispetto ai sistemi che si basano sulla comunicazione col cloud per l’elaborazione“, ha affermato Rodger Richey, VP of Microchip’s Development Systems business unit. “L’esclusiva soluzione integrata di Microchip è progettata per gli ingegneri embedded ed è la prima a supportare non solo MCU e MPU a 32 bit, ma anche dispositivi a 8 e 16 bit per consentire uno sviluppo efficiente del prodotto.”
Il ML utilizza una serie di algoritmi ricavati da set di dati di grandi dimensioni per consentire il processo decisionale. In genere è più veloce, più facilmente aggiornabile e più accurato dell’elaborazione tradizionale. Un esempio di come questo strumento verrà utilizzato dai clienti Microchip è quello di abilitare soluzioni di manutenzione predittiva per prevedere con precisione potenziali problemi con le apparecchiature utilizzate in una varietà di applicazioni industriali, manifatturiere, di consumo e automobilistiche.
La suite di sviluppo di machine learning MPLAB aiuta gli ingegneri a creare modelli ML altamente efficienti e di piccole dimensioni. Basato su AutoML, il toolkit elimina molte attività di creazione di modelli ripetitive, noiose e dispendiose in termini di tempo, tra cui estrazione, formazione, convalida e test. Fornisce inoltre ottimizzazioni del modello in modo da rispettare i vincoli di memoria di MCU e MPU.
Se utilizzato in combinazione con l’ambiente di sviluppo integrato (IDE) MPLAB X, il nuovo toolkit fornisce una soluzione completa che può essere facilmente implementata da chi ha poca o nessuna conoscenza di programmazione ML, eliminando i costi di assunzione di data scientist. È anche abbastanza sofisticato da poter essere controllato dai progettisti più esperti di machine learning.
Microchip offre anche la possibilità di importare un modello da TensorFlow Lite e utilizzarlo in qualsiasi progetto MPLAB Harmony v3, un framework di sviluppo software embedded completamente integrato che fornisce moduli software flessibili e interoperabili per semplificare lo sviluppo di funzionalità a valore aggiunto e ridurre i tempi di realizzazione di un prodotto. Inoltre, il kit di sviluppo software (SDK) VectorBlox Accelerator offre l’inferenza di intelligenza artificiale/apprendimento automatico (AI/ML) basata sulla rete neurale convoluzionale (CNN) più efficiente dal punto di vista energetico con FPGA PolarFire.
MPLAB Machine Learning Development Suite fornisce gli strumenti necessari per progettare e ottimizzare prodotti edge che eseguono inferenza ML.
Microchip mette a disposizione la pagina delle soluzioni di machine learning per saperne di più su come semplificare il processo di sviluppo mantenendo bassi i costi e ottenendo un time-to-market più rapido con gli intuitivi strumenti ML di Microchip.
Prezzi e disponibilità
Il prezzo varia in base alla licenza. Una versione gratuita della MPLAB Machine Learning Development Suite è disponibile per la valutazione.
