Inżynierowie oprogramowania wbudowanego, którzy zmagali się z tworzeniem, testowaniem i wdrażaniem modeli uczenia maszynowego (ML), będą teraz mogli bezproblemowo wykonywać wszystkie te kroki i wiele więcej dzięki 32-bitowemu mikroprocesorowi (MPU) SAMA7G54 opartemu na rdzeniu Arm® Cortex®-A7, przy użyciu platformy Edge Impulse.
Aby przyspieszyć adopcję ML i sztucznej inteligencji (AI) na krawędzi, 32-bitowy MPU firmy Microchip jest w pełni zintegrowany z platformą Edge Impulse, która ma zapewnić inżynierom oprogramowania łatwe w użyciu urządzenie do opracowywania modeli AI/ML.
SAMA7G54 to jednordzeniowy mikroprocesor oparty na architekturze Arm® Cortex®-A7, który może działać z częstotliwością do 1 GHz. Posiada różne interfejsy, takie jak m.in. równoległy 14-bitowy interfejs kontrolera czujnika obrazu, interfejs kamery MIPI CSI-2® i podsystem audio.
Mikroprocesor ten integruje również zaawansowane funkcje bezpieczeństwa, takie jak elementy kryptografii sprzętowej (AES/TEDS/SHA/RSA/ECC). Więcej informacji o samym mikrkontrolerze uzyskać można na dedykowanej stronie producenta.
Edge Impulse to firma, która dostarcza łatwy w użyciu zestaw narzędzi, który umożliwia programistom trenowanie, ocenianie i wdrażanie modeli ML na wbudowanych celach; główne kroki zilustrowano poniżej:
Rysunek 1: Ilustracja wszystkich kroków włączonych przez Edge Impulse
Aby być bardziej precyzyjnym, większość z tych kroków jest wykonywana dzięki Edge Impulse Studio, platformie online, której interfejs wizualny nadaje się zarówno dla początkujących, jak i ekspertów w dziedzinie AI/ML:
Rysunek 2: Migawka Edge Impulse Studio
Pierwszą kluczową funkcją jest automatyczne etykietowanie danych dla projektów wykrywania obiektów. To narzędzie może automatycznie lokalizować obiekty o podobnych cechach (forma, kolory itp.) na różnych obrazach zestawu danych treningowych, dzięki czemu można je szybciej etykietować.
Po pomyślnym utworzeniu i wstępnym przetworzeniu danych możliwe jest zbudowanie architektury modelu, która obejmuje moduły wejściowe, wyjściowe, przetwarzania i bloki uczenia się.
Po tym etapie przystąpić można do trenowania różnych modeli, używając szeregu parametrów, takich jak:
Istnieją zaawansowane funkcje, które dodatkowo pomagają programistom, w tym EON Tuner.
To narzędzie zostało zaprojektowane do oceny różnych architektur i trenowania wielu modeli, biorąc pod uwagę określone ustawienia i wymagania sprzętowe. Systematycznie bada dane wejściowe, oceniając różne potencjalne bloki przetwarzania sygnałów i struktury sieci neuronowych. Ostatecznie możliwy będzie wybór modelu, który najlepiej odpowiada wymaganiom aplikacji.
Na poniższym obrazku widać, że Eon Tuner został użyty dla SAMA7G54, z docelowym czasem wnioskowania 100 ms. Po zakończeniu procesu proponowanych jest wiele różnych modeli, a widok można dostosować w zależności od najważniejszych kryteriów - na przykład dokładności, lub czasu wnioskowania.
Rysunek 3: Krótki przegląd EON Tuner
Po pomyślnej optymalizacji modelu i upewnieniu się, że spełnia on Twoje oczekiwania, możesz przejść do wdrożenia. Można to zrobić, bezpośrednio łącząc cel z projektem Edge Impulse lub pobierając model na komputer hosta i przesyłając go do celu:
Rysunek 4: Edge Impulse Studio - wdrożenie
Dzięki platformie Edge Impulse programiści mogą łatwo tworzyć aplikacje oparte na wizji maszynowej na brzegu, przetwarzaniu sygnałów i dźwięku oraz wielu innych przypadkach użycia. Narzędzie jest odpowiednie zarówno dla ekspertów, jak i początkujących w dziedzinie AI/ML.
Aby dowiedzieć się więcej o tym, jak używać SAMA7G54 z Edge Impulse, zapoznaj się z dokumentacją Edge Impulse. Aby przetestować narzędzie, odwiedź witrynę Edge Impulse.
Źródło: Microchip Technology Inc. Tłumaczenie: Gamma Sp. z o.o.
Gamma Sp. z o.o. jest autoryzowanym dystrybutorem rozwiązań firmy Microchip Technology w Polsce. Zapraszamy do kontaktu z naszym działem handlowym.