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Intégrer plus facilement l’apprentissage automatique dans les MCU et les MPU

Intégrer plus facilement l’apprentissage automatique dans les MCU et les MPU

Actualité générale |
Par Alain Dieul



La boîte à outils logicielle proposée par Microchip peut être utilisée dans le portefeuille de microcontrôleurs (MCU) et de microprocesseurs (MPU) de la société pour ajouter une inférence ML rapidement et efficacement.

L’apprentissage automatique (ML) devient une exigence standard pour les concepteurs embarqués travaillant au développement ou à l’amélioration d’une vaste gamme de produits. Pour répondre à ce besoin, Microchip Technology a lancé un flux de travail complet et intégré pour le développement simplifié de modèles ML avec sa nouvelle MPLAB Machine Learning Development Suite. Cette boîte à outils logicielle peut être utilisée dans le portefeuille de microcontrôleurs (MCU) et de microprocesseurs (MPU) de Microchip pour ajouter une inférence ML rapidement et efficacement.

« L’apprentissage automatique est la nouvelle norme pour les contrôleurs embarqués et son utilisation « at the edge » permet à un produit d’être efficace, plus sécurisé et d’utiliser moins d’énergie que les systèmes qui s’appuient sur la communication Cloud pour le traitement », a déclaré Rodger Richey, vice-président de l’activité Systèmes de développement de Microchip. « La solution intégrée unique de Microchip est conçue pour les ingénieurs embarqués et est la première à prendre en charge non seulement les MCU et les MPU 32 bits, mais également les appareils 8 et 16 bits pour permettre un développement de produit efficace ».

Une solution complète qui peut être facilement mise en œuvre

ML utilise un ensemble de méthodes algorithmiques pour organiser des modèles à partir de grands ensembles de données afin de permettre la prise de décision. Il est généralement plus rapide, plus facilement mis à jour et plus précis que le traitement manuel. Un exemple de la façon dont cet outil sera utilisé par les clients de Microchip est de permettre aux solutions de maintenance prédictive de prévoir avec précision les problèmes potentiels avec les équipements utilisés dans une variété d’applications industrielles, manufacturières, grand public et automobiles.

La MPLAB Machine Learning Development Suite aide les ingénieurs à créer des modèles ML très efficaces et à faible encombrement. Alimenté par AutoML, le kit d’outils élimine de nombreuses tâches de création de modèles répétitives, fastidieuses et chronophages, notamment l’extraction, la formation, la validation et les tests. Il fournit également des optimisations de modèle afin que les contraintes de mémoire des MCU et des MPU soient respectées.

Lorsqu’il est utilisé en combinaison avec l’environnement de développement intégré (IDE) MPLAB X, le nouveau kit d’outils fournit une solution complète qui peut être facilement mise en œuvre par ceux qui ont peu ou pas de connaissances en programmation ML, ce qui peut éliminer le coût d’embauche de data scientists. Il est également suffisamment sophistiqué pour être contrôlé par des concepteurs ML plus expérimentés. Microchip offre également la possibilité d’apporter un modèle de TensorFlow Lite et de l’utiliser dans n’importe quel projet MPLAB Harmony v3, un cadre de développement logiciel embarqué entièrement intégré qui fournit des modules logiciels flexibles et interopérables pour simplifier le développement de fonctionnalités à valeur ajoutée et réduire le temps de mise au marché d’un produit. De plus, le kit de développement logiciel (SDK) VectorBlox Accelerator offre l’inférence d’intelligence artificielle/apprentissage automatique (IA/ML) basée sur le réseau neuronal convolutif (CNN) la plus économe en énergie avec les FPGA PolarFire. MPLAB Machine Learning Development Suite fournit les outils nécessaires à la conception et à l’optimisation de produits Edge exécutant l’inférence ML. Visitez la page des solutions d’apprentissage automatique de Microchip (Machine Learning Solutions) pour en savoir plus sur la rationalisation du processus de développement tout en réduisant les coûts et en accélérant la mise sur le marché avec les outils ML intuitifs de Microchip.

www.microchip.com.

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