La demanda creciente de aprendizaje automático (Machine Learning, ML) en sistemas embebidos lleva a Microchip a presentar su innovadora MPLAB Machine Learning Development Suite.
Esta solución pionera de Microchip es compatible con microcontroladores de 8, 16 y 32 bits, así como microprocesadores de 32 bits, permitiendo la implementación de ML en el borde de manera eficiente.
El aprendizaje automático se ha vuelto esencial para los diseñadores de sistemas embebidos, y esta suite proporciona un flujo de trabajo completo e integrado para optimizar el desarrollo de modelos ML. Así, dicha herramienta es aplicable a toda la gama de microcontroladores y microprocesadores de Microchip, facilitando la incorporación de inferencia ML de manera rápida y precisa.
El ML se vale de algoritmos para extraer patrones a partir de grandes volúmenes de datos, agilizando la toma de decisiones. Comparado con el procesamiento manual, el ML suele ser más rápido, fácil de actualizar y más preciso. Un ejemplo destacado del uso de esta herramienta es la capacidad de ofrecer soluciones de mantenimiento predictivo que anticipan problemas potenciales en diversos sectores industriales, incluyendo fabricación, consumo y automoción.
Funcionamiento de la suite
La MPLAB Machine Learning Development Suite permite a los ingenieros crear modelos ML altamente eficientes y de bajo consumo de recursos. Este conjunto de herramientas basado en AutoML elimina tareas repetitivas y laboriosas, como extracción, formación, validación y ensayo. Asimismo, proporciona optimizaciones de modelos que respetan las limitaciones de memoria de los microcontroladores y microprocesadores.
En conjunción con el entorno de desarrollo integrado MPLAB X, este nuevo kit de herramientas ofrece una solución completa, accesible para aquellos con poca o nula experiencia en programación ML, eliminando la necesidad de personal altamente especializado. No obstante, también es lo suficientemente sofisticado para ser controlado por diseñadores con experiencia en ML.
Microchip ofrece la opción de importar un modelo de TensorFlow Lite y utilizarlo en cualquier proyecto a través de MPLAB Harmony v3. Este entorno de desarrollo de software embebido ofrece módulos flexibles e interoperables que agilizan el desarrollo de funciones de alto valor añadido y reducen el tiempo de llegada al mercado.
Además, el kit de desarrollo de software VectorBlox Accelerator ofrece inferencia AI/ML basada en Redes Neuronales Convolucionales (Convolutional Neural Network, CNN) con FPGA PolarFire.
Si te interesa, ya hay disponible una versión gratuita de la MPLAB Machine Learning Development Suite para evaluación.
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