Unieke oplossing is een primeur voor het ondersteunen van 8-bit, 16-bit en 32-bit MCU’s en 32-MPU’s voor ML aan de edge

Machine Learning (ML) wordt zo langzamerhand een standaard vereiste voor embedded ontwerpers die werken aan de ontwikkeling of verbetering van een grote verscheidenheid aan producten. Om aan deze behoefte tegemoet te komen heeft Microchip Technology een complete, geïntegreerde werkomgeving voor gestroomlijnde ML modelontwikkeling geïntroduceerd met de nieuwe MPLAB® Machine Learning Development Suite. Deze software toolkit kan worden toegepast bij de microcontrollers (MCU’s) en microprocessors (MPU’s) van Microchip voor het snel en efficiënt toevoegen van een ML inference (beslissingsroutine).

Microchip introduceert MPLAB® Machine Learning Development Suite
 
“Machine Learning is ‘het nieuwe normaal’ voor ingebedde controllers en door dit aan de edge te gebruiken kan een product efficiënter en betrouwbaarder worden en gebruikt het minder vermogen dan systemen die vertrouwen op cloud communicatie voor de verwerking,” zegt Rodger Richey, VP van Microchip’s Development Systems bedrijfsafdeling. “Microchip’s unieke, geïntegreerde oplossing is ontwikkeld voor embedded engineers en is de eerste voor het ondersteunen van niet alleen maar 32-bit MCU’s en MPU’s, maar ook de 8- en 16-bit componenten om het efficiënt ontwikkelen van producten mogelijk te maken.”
 
ML maakt gebruik van een set van algoritmische methoden voor het onderkennen van patronen uit grote datasets bij het nemen van beslissingen. Het is meestal sneller, gemakkelijker op te waarderen en nauwkeuriger dan handmatige verwerking. Een voorbeeld van hoe dit hulpmiddel kan worden gebruikt door klanten van Microchip is het realiseren van voorspellend onderhoud. Hierbij worden mogelijke problemen vroegtijdig onderkend voordat ze tot schadelijke gevolgen zouden leiden bij apparatuur die wordt gebruikt in allerlei industriële, productie, consumenten en automotive toepassingen.
 
De MPLAB Machine Learning Development Suite ondersteunt ontwerpers bij het bouwen van zeer efficiënte en compacte ML modellen. Aangestuurd door AutoML elimineert de toolkit veel repeterende, saaie en tijdverslindende taken rond het bouwen van modellen, zoals extraheren, trainen, valideren en testen. Bovendien is voorzien in optimalisatie van de modellen, zodat rekening wordt gehouden met de beperkte geheugenruimte van MCU’s en MPU’s.

Bij gebruik in combinatie met de MPLAB X Integrated Development Environment (IDE), biedt de nieuwe toolkit een complete oplossing die gemakkelijk kan worden geïmplementeerd door mensen met weinig of geen  ML programmeerkennis. Dit kan kosten besparen doordat er geen specialisten hoeven te woerden ingehuurd. Het pakket is ook voldoende geavanceerd zodat ook meer ervaren ML ontwerpers er goed mee overweg kunnen.
 
Microchip biedt ook als optie een model van TensorFlow Lite aan dat kan worden gebruikt in elk willekeurig MPLAB Harmony v3 project. Dit betreft een volledig geïntegreerd embedded software ontwikkelraamwerk dat beschikt over flexibele en onderling samenwerkende softwaremodulen voor het vereenvoudigen van functies met toegevoegde waarde en voor het sneller op de markt brengen van producten. Daar bovenop levert de VectorBlox Accelerator software development kit (SDK) de meest krachtige, op convolutional neural network (CNN)-gebaseerde artificial intelligence/machine learning (AI/ML) gevolgtrekkingsroutine met PolarFire® FPGA’s
 
MPLAB Machine Learning Development Suite voorziet in de noodzakelijke hulpmiddelen voor het ontwikkelen en optimaliseren van edge producten die draaien onder ML inferentie. Bezoek Microchip’s Machine Learning Solutions pagina om meer aan de weet te komen over het stroomlijnen van het ontwerpproces, de kosten laag te houden en producten sneller op de markt te brengen met Microchip’s intuïtieve ML hulpmiddelen.