La compañía simplifica y acelera el desarrollo de sistemas IA en el borde con dispositivos, software, herramientas, aplicaciones listas para producción y soporte de un creciente número de socios
La evolución de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML, por machine learning) está llevando los modelos ML desde la nube (cloud) hacia el borde (edge) para aplicaciones de inferencia y toma de decisiones en tiempo real en las redes actuales para la industria, la automoción, los centros de datos e IoT (Internet de las Cosas). Microchip Technology ha ampliado su oferta de IA en el borde con soluciones completas que agilizan el desarrollo de aplicaciones listas para producción mediante sus microcontroladores y microprocesadores, que son los dispositivos que se encuentran más cerca de los numerosos sensores en el borde que recogen datos de sensores, controlan motores, activan alarmas y actuadores, entre otras funciones.
Los productos de Microchip son fundamentales para el diseño embebido desde hace mucho tiempo, y las nuevas soluciones convierten sus microcontroladores y microprocesadores en plataformas completas para llevar una inteligencia segura, eficiente y escalable al borde. La compañía ha desarrollado y ampliado rápidamente su completa gama de dispositivos, software y herramientas que superan los retos para la IA en el borde por lo que se refiere a rendimiento, consumo y seguridad, además de facilitar su implementación.
“La IA en el borde ha dejado de ser experimental para convertirse en algo esperado gracias a sus numerosas ventajas respecto a la nube”, declaró Mark Reiten, vicepresidente corporativo de la unidad de negocio Edge AI de Microchip. “Hemos creado nuestra unidad de negocio Edge AI para sumar nuestros microcontroladores, microprocesadores y FPGA a modelos de ML optimizados y herramientas para aceleración de modelos y desarrollo robusto. La incorporación de nuestra primera solución a nuestra familia de soluciones para aplicaciones acelera el diseño de sistemas inteligentes seguros, eficientes y preparados para su implementación en mercados exigentes”.
Las nuevas soluciones completas de Microchip destinadas a las aplicaciones de sus microcontroladores y microprocesadores están formadas por modelos previamente entrenados y desplegables, así como por código de aplicación que se puede modificar, mejorar y aplicar a diferentes entornos. Esto se puede llevar a cabo mediante el software embebido y las herramientas de desarrollo de Microchip o de socios de Microchip. Estas son algunas de las nuevas soluciones:
- Detección y clasificación de arcos eléctricos peligrosos mediante análisis de señal basado en IA
- Monitorización de estado y evaluación de equipos para mantenimiento predictivo
- Reconocimiento facial con detección de signos para una verificación segura de la identidad en el dispositivo
- Contraseñas para interfaces de comando y control en aplicaciones de consumo, industriales y de automoción
Herramientas de desarrollo para IA en el borde
Los ingenieros pueden aprovechar las conocidas plataformas de Microchip para obtener prototipos e implementar modelos de IA rápidamente con el fin de disminuir la complejidad y acelerar los ciclos de diseño. El IDE (Integrated Development Environment) MPLAB® X, con su entorno de software MPLAB Harmony y la extensión MPLAB ML Development Suite, proporciona un método unificado y escalable para la integración de modelos de IA embebidos a través de bibliotecas optimizadas. Por ejemplo, los desarrolladores pueden empezar con taras sencillas de prueba de concepto en microcontroladores de 8 bits y llevarlos a aplicaciones de alto rendimiento listas para producción sobre microcontroladores de 16 o 32 bits de Microchip.
Para sus FPGA, la plataforma de inferencia de IA/ML VectorBlox™ Accelerator SDK 2.0 de Microchip acelera la visión, las interfaces entre personas y máquinas (HMI), el análisis de sensores y otras cargas de trabajo que requieren una computación intensiva en el borde además de permitir el entrenamiento, la simulación y la optimización de modelos, todo ello dentro de un flujo de trabajo consistente.
También admite herramientas de entrenamiento y de tipo práctico como el diseño de referencia de la compañía para control de motores, que incorpora sus DSC dsPIC® para extracción de datos en un canal de datos IA en el borde en tiempo real, y otros para desagregación de cargas en contadores inteligentes, detección de objetos y vigilancia de movimientos.
Microchip también ayuda a resolver los retos que plantea la IA en el borde por medio de los componentes complementarios que se necesitan para el diseño y el desarrollo de productos. Entre ellos se encuentran dispositivos PCIe® que conectan la computación embebida y los módulos de potencia de alta densidad que permiten implementar la IA de borde en aplicaciones de automatización industrial y centros de datos.
La firma analista IoT Analytics afirmó en su informe de mercado de octubre de 2025 que la incorporación directa de capacidades IA de borde en los microcontroladores es una de las cuatro tendencias principales del sector y permite disponer de las aplicaciones basadas “… que reducen la latencia, mejoran la privacidad de los datos y disminuyen la dependencia de la infraestructura en la nube”. La iniciativa para IA de Microchip refuerza esta tendencia con su plataforma de microcontroladores y microprocesadores, así como sus FPGA. Los ecosistemas de IA en el borde exigen un soporte cada vez mayor por parte de los aceleradores de IA de software y la aceleración de hardware integrada en numerosos dispositivos con diversas configuraciones de memoria.
Disponibilidad
Microchip está trabajando activamente con clientes de sus soluciones completas para aplicaciones con el fin de suministrar soporte destinado al entrenamiento de modelos y otros flujos de trabajo. La compañía también está trabajando con varios socios cuyo software proporciona otras opciones listas para su despliegue a los desarrolladores.
Para más información sobre la oferta de IA en el borde de Microchip y sus nuevas soluciones completas, visite www.microchip.com/EdgeAI.
Hay más información sobre cada solución en la serie de seminarios web sobre IA en el borde de Microchip a partir del 17 de febrero.
