Microchip veut faciliter l’intégration de l’apprentissage automatique sur tous ses microcontrôleurs, y compris ses puces 8 et 16 bits

MPLAB-Microchip

Force est de constater que les technologies d’apprentissage automatique ML (Machine Learning) s’imposent inexorablement dans les systèmes embarqués et notamment dans ceux architecturés autour de microcontrôleurs. Afin de coller à cette évolution (et aux besoins exprimés par les concepteurs souhaitant instiller toujours plus d’intelligence dans leurs produits), la société de semi-conducteurs Microchip lance une boîte à outils logicielle destinée à simplifier le développement de modèles ML efficaces et de faible empreinte mémoire.

Utilisable avec l’ensemble du portefeuille de microcontrôleurs et de microprocesseurs de la firme américaine, l’environnement MPLAB Machine Learning Development Suite, qui s’appuie sur l’approche AutoML, est censé éliminer de nombreuses tâches de création de modèles ML qui s’avèrent généralement répétitives, fastidieuses et chronophages, comme l’extraction, l’entraînement, la validation et les tests. La boîte à outils fournit également des mécanismes d’optimisation de modèles afin que les contraintes mémoire soient respectées.

« L'apprentissage automatique est la nouvelle norme pour les contrôleurs embarqués et son utilisation en périphérie de réseau, ou au niveau edge, permet à un produit d'être efficace, plus sécurisé et d'utiliser moins d'énergie que les systèmes qui s'appuient sur une communication avec le cloud pour le traitement des données, garantit Rodger Richey, vice-président en charge de l'activité Systèmes de développement de Microchip. Conçue pour les ingénieurs de l’embarqué, notre solution est la première à prendre en charge non seulement les microcontrôleurs et microprocesseurs 32 bits, mais également les puces 8 bits et 16 bits. »

L’apprentissage automatique, rappelle la société de semi-conducteurs, utilise un ensemble de méthodes algorithmiques pour organiser des modèles à partir de grands ensembles de données afin de permettre la prise de décision. L’environnement MPLAB Machine Learning Development Suite pourra ainsi, par exemple, être utilisé pour élaborer des solutions de maintenance prédictive capables de prévoir avec précision les problèmes potentiels d’équipements utilisés dans une variété d'applications industrielles, manufacturières, grand public et automobiles.

Par ailleurs, assure Microchip, la nouvelle boîte à outils, utilisée en combinaison avec l’environnement de développement intégré MPLAB X, fournit une solution complète qui peut être facilement mise en œuvre par ceux qui ont peu ou pas de connaissances en programmation ML.

A noter que la société offre également la possibilité d'apporter un modèle TensorFlow Lite et de l'utiliser dans n'importe quel projet MPLAB Harmony v3, un framework 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.

Une version gratuite de l’environnement MPLAB Machine Learning Development Suite est d’ores et déjà disponible pour évaluation.

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