Die integrierte unterstützt 32-Bit-MCUs und MPUs sowie 8- und 16-Bit-Bausteine des Herstellers. ML verwendet algorithmische Methoden, um Muster aus großen Datensätzen zu erkennen und Entscheidungen zu treffen. Das ist zum Beispiel für die vorausschauende Wartung wichtig.

Wie funktioniert das?

Die MPLAB Machine Learning Development Suite unterstützt beim Erstellen von ML-Modellen. Das Toolkit basiert auf AutoML und eliminiert viele sich wiederholende, zeitaufwändige Aufgaben bei der Modellerstellung, einschließlich Extraktion, Training, Validierung und Test. Es bietet auch Modelloptimierungen, so dass die Speicherbeschränkungen von MCU und MPUs eingehalten werden.

In Kombination mit der integrierten Entwicklungsumgebung (IDE) MPLAB X stellt das Toolkit eine Komplettlösung dar. Microchip bietet auch die Möglichkeit, ein Modell von TensorFlow Lite zu übernehmen und es in jedem MPLAB-Harmony-v3-Projekt zu verwenden. Darüber hinaus bietet das VectorBlox Accelerator Software Development Kit (SDK) eine CNN-basierte (Convolutional Neural Network) KI/ML-Inferenz mit PolarFire FPGAs.

Die MPLAB Machine Learning Development Suite bietet die Tools, um Edge-Produkte mit ML-Inferenz zu entwickeln und zu optimieren. Die Preise variieren je nach Lizenz. Eine kostenlose Version der MPLAB Machine Learning Development Suite ist als Testversion erhältlich.