Microchip Technology ha lanzado un flujo de trabajo completo e integrado para agilizar el desarrollo de modelos ML con su nueva suite de desarrollo de aprendizaje automático MPLAB(R) Machine Learning Development Suite. Este conjunto de herramientas de software puede utilizarse en toda la cartera de microcontroladores (MCU) y microprocesadores (MPU) de Microchip para añadir una inferencia ML de forma rápida y eficaz. El ML utiliza un conjunto de métodos algorítmicos para curar patrones a partir de grandes conjuntos de datos para permitir la toma de decisiones.

Suele ser más rápido, más fácil de actualizar y más preciso que el procesamiento manual. Un ejemplo de cómo utilizarán esta herramienta los clientes de Microchip es para habilitar soluciones de mantenimiento predictivo que permitan prever con precisión los posibles problemas de los equipos utilizados en diversas aplicaciones industriales, de fabricación, de consumo y de automoción. La suite de desarrollo de aprendizaje automático MPLAB ayuda a los ingenieros a crear modelos ML de gran eficacia y tamaño reducido.

Impulsado por AutoML, el conjunto de herramientas elimina muchas tareas de creación de modelos repetitivas, tediosas y que consumen mucho tiempo, como la extracción, el entrenamiento, la validación y las pruebas. También proporciona optimizaciones del modelo para que se respeten las limitaciones de memoria de las MCU y MPU. Cuando se utiliza en combinación con el Entorno de Desarrollo Integrado (IDE) MPLAB X, el nuevo kit de herramientas proporciona una solución completa que puede ser fácilmente implementada por aquellos con poco o ningún conocimiento de programación ML, lo que puede eliminar el coste de contratar científicos de datos.

También es lo suficientemente sofisticado como para que los diseñadores de ML más experimentados puedan controlarlo. Microchip también ofrece la opción de traer un modelo de TensorFlow Lite y utilizarlo en cualquier proyecto MPLAB Harmony v3, un marco de desarrollo de software embebido totalmente integrado que proporciona módulos de software flexibles e interoperables para simplificar el desarrollo de funciones de valor añadido y reducir el tiempo de comercialización de un producto. Además, el kit de desarrollo de software (SDK) del acelerador VectorBlox(TM) ofrece la inferencia basada en redes neuronales convolucionales (CNN) de inteligencia artificial/aprendizaje automático (AI/ML) más eficiente desde el punto de vista energético con FPGA PolarFire(R).

MPLAB Machine Learning Development Suite proporciona las herramientas necesarias para diseñar y optimizar los productos de vanguardia que ejecutan la inferencia ML.