Microchip kündigt seine MPLAB® Machine Learning Development Suite an, um die Integration von maschinellem Lernen in Mikrocontroller und Mikroprozessoren zu erleichtern

Diese einzigartige Lösung ist die erste, die 8-, 16- und 32-Bit-Mikrocontroller und 32-Bit-Mikroprozessoren für maschinelles Lernen am Edge unterstützt

Maschinelles Lernen (ML) wird zu einer allgemeinen Anforderung für Entwickler eingebetteter Systeme, die an der Entwicklung oder Verbesserung einer Vielzahl von Produkten arbeiten. Um diesem Bedarf gerecht zu werden, hat Microchip Technology einen umfassenden, integrierten Workflow angekündigt, der die ML-Modellentwicklung mit seinem neuen Modell rationalisiert MPLAB^® Entwicklungsanzug für maschinelles Lernene. Dieses Software-Toolkit kann mit dem gesamten Portfolio an Mikrocontrollern und Mikroprozessoren von Microchip verwendet werden, um ML-Inferenz schnell und effizient hinzuzufügen.

„Maschinelles Lernen ist in eingebetteten Controllern bereits üblich, und der Einsatz am Edge ermöglicht es einem Produkt, effizienter, sicherer und energieeffizienter zu sein als Systeme, deren Verarbeitung auf der Kommunikation mit der Cloud basiert“, sagte Rodger Richey, Vizepräsident von Der Geschäftsbereich Development Systems von Microchip. „Die Lösung von Microchip ist einzigartig und integriert für Ingenieure eingebetteter Systeme und unterstützt als erste nicht nur 32-Bit-Mikrocontroller und Mikroprozessoren, sondern auch 8-Bit und 16-Bit, um eine effiziente Produktentwicklung zu ermöglichen.“

ML nutzt eine Reihe algorithmischer Methoden, um aus großen Datenpaketen Muster abzuleiten und so Entscheidungen zu treffen. Sie ist in der Regel schneller, einfacher zu aktualisieren und genauer als die manuelle Verarbeitung. Ein Beispiel dafür, wie dieses Tool von Microchip-Kunden genutzt wird, ist die Verfügbarkeit von vorausschauenden Wartungslösungen, mit denen potenzielle Probleme bei Geräten in verschiedenen Industrie-, Fertigungs-, Verbraucher- und Automobilanwendungen vorhergesagt werden können.

Die MPLAB Machine Learning Development Suite hilft Ingenieuren beim Erstellen hocheffizienter ML-Modelle, die wenig Platz beanspruchen. Dieses AutoML-basierte Toolkit eliminiert viele sich wiederholende und zeitaufwändige Aufgaben bei der Durchführung von Aufgaben wie Extraktion, Training, Validierung und Tests. Es bietet außerdem Modelloptimierungen unter Berücksichtigung der Speicherbeschränkungen von Mikrocontrollern und Mikroprozessoren.

Bei Verwendung in Verbindung mit Integrierte Entwicklungsumgebung MPLAB X, Das neue Toolkit bietet eine Komplettlösung, die auch von Personen mit geringen oder keinen Kenntnissen in der ML-Programmierung problemlos implementiert werden kann, wodurch die Kosten für den Einsatz von Fachpersonal entfallen. Es ist außerdem ausgefeilt genug, um von Designern mit mehr ML-Erfahrung gesteuert zu werden.

Microchip bietet auch die Möglichkeit, ein TensorFlow Lite-Modell mitzubringen und es in jedem Projekt mit zu verwenden MPLAB Harmonie v3, eine vollständig integrierte Entwicklungsumgebung für eingebettete Software, die flexible und interoperable Softwaremodule bereitstellt, die die Entwicklung von Mehrwertfunktionen vereinfachen und die Zeit bis zur Markteinführung eines Produkts verkürzen. Zusätzlich das VectorBlox Software Development Kit^™ Accelerator liefert CNN-basierte KI/ML-Inferenz mit PolarFire FPGA^®.

Die MPLAB Machine Learning Development Suite bietet die notwendigen Tools zum Entwerfen und Optimieren von Edge-Produkten, die ML-Inferenz durchführen. Besuchen Sie die Seite Lösungen für maschinelles Lernen Weitere Informationen zur Rationalisierung des Entwicklungsprozesses durch Kostensenkung und Verkürzung der Markteinführungszeit mit den intuitiven ML-Tools von Microchip erhalten Sie bei Microchip.