Soluciones de aprendizaje automático de Microchip Technology
El poder del aprendizaje automático (ML) es tan bueno como las entradas de datos y el régimen de entrenamiento de datos. Además, puede ser extremadamente difícil crear un modelo de entrenamiento de ML desde cero. En este artículo, explore la amplia gama de modelos, productos, sistemas y soluciones de aprendizaje automático premium disponibles de Microchip.
Explora el mundo de vanguardia de Microchip Technology Machine Learning, donde tienes el poder de crear e implementar modelos avanzados sin esfuerzo. Ya sea que te adentres en el ámbito de las Unidades de Microcontroladores (MCUs) y las Unidades de Microprocesadores (MPUs) o busques herramientas especializadas para clasificación de imágenes y aplicaciones de video, esta completa gama de soluciones tiene todo lo que necesitas.
Construye tu propio modelo
Desarrollo de MCU/MPU con MPLAB® Machine Learning Development Suite
Comience su viaje en el aprendizaje automático con la suite de desarrollo MPLAB® Machine Learning de Microchip, integrada de manera fluida como un plugin en MPLAB® X IDE. Esta solución integral simplifica todo el proceso, desde la recopilación de datos hasta las pruebas de modelos, culminando en un paquete de conocimiento adaptado para los MCUs/MPUs de Microchip.
Estos conjuntos de herramientas de evaluación de aprendizaje automático, meticulosamente diseñados, están específicamente orientados a aplicaciones de unidades de medición inercial (IMU), con un enfoque en el análisis de vibración y datos de sensores. Explora las siguientes plataformas excepcionales:
- Incluye el MCU de 32 bits basado en SAMD21G18 Arm® Cortex®-M0+.
- Equipado con un depurador integrado (nEDBG), el circuito integrado de elemento seguro ATECC608A CryptoAuthentication™ y el controlador de red Wi-Fi® ATWINC1510.
- Cuenta con el MCU de 32 bits basado en SAMD21G18 Arm Cortex-M0+.
- Incluye un depurador integrado (nEDBG), un CI de elemento seguro ATECC608A CryptoAuthentication y un controlador de red Wi-Fi ATWINC1510.
Kit de evaluación Curiosity Nano
Trae Tu Propio Modelo
Si tienes un modelo DNN preentrenado, puedes usar tanto un MPU de Microchip como un FPGA dependiendo de tu caso de uso.
Para aplicaciones de aprendizaje automático (ML) de audio/imagen/video con baja tasa de fotogramas (MPUs):
- Convierte modelos de TensorFlow a modelos de TensorFlow Lite utilizando APIs estándar
- Utilice MPLAB Harmony V3 para integrar sin problemas el motor de ejecución de ML (modelos de TensorFlow Lite) y los periféricos
Para aplicaciones de video de baja potencia y alta tasa de cuadros (FPGAs):
- Los FPGAs de Microchip ofrecen una solución específica para aplicaciones exigentes
- Aproveche el SDK VectorBlox™ Accelerator para una conversión sencilla de Redes Neuronales Profundas de alto nivel a TensorFlow Lite, incluso sin experiencia previa en diseño FPGA.
Kit de herramientas de evaluación
Comenzando
- Paso 1: Instala el Kit de Desarrollo de Software (SDK) VectorBlox™ y lee la Guía del Programador
- Paso 2: Elige entre la familia de PolarFire® FPGA o la familia de PolarFire SoC FPGA
- Paso 3: Elige el kit de video correspondiente y ve a la ubicación respectiva en GitHub para obtener instrucciones sobre cómo configurar el entorno del VectorBlox SDK:
- Paso 4: Descargue Libero® SoC Design Suite 2023.1
- Paso 5: Genera y combina* la Licencia Silver de Libero SoC Design Suite y la Licencia CoreVectorBlox
*Consulta la sección 7.3 de la guía rápida de inicio del software Libero para aprender cómo fusionar estas licencias.
Acelera tus esfuerzos en aprendizaje automático con Microchip Technology. Experimenta el poder y la facilidad de uso de los kits de evaluación y desbloquea el potencial de la computación inteligente.
Kit de herramientas de evaluación
Diseños de referencia para MCU/MPUs:
Diseños de referencia para FPGAs:
Recursos adicionales:
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