Dodano: środa, 18 września 2024r. Producent: Microchip

AI/ML na krawędzi dla 32-bitowych mikroprocesorów Microchip, przy użyciu narzędzia Edge Impulse

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, Arm Cortex-A7 32-bit MPU

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.

Omówienie platformy Edge Impulse

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:

  • Liczba epok (w uczeniu maszynowym odnosi się do jednego całego przejścia danych treningowych przez algorytm. Jest to hiperparametr, który określa proces trenowania modelu uczenia maszynowego.)
  • Szybkość uczenia
  • Rozmiar partii
  • Rozszerzanie danych
  • Liczba neuronów dla ostatniej warstwy
  • Szybkość porzucania

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.

Pozostałe aktualności:

InnoSwitch4-QR umożliwia projektowanie kompaktowych sterowników LED o wydajności >92 procent i do 220W mocy

InnoSwitch4-QR umożliwia projektowanie kompaktowych sterowników LED o...

Przykładowy raport projektowy (DER-1038) przedstawia zalety układów scalonych InnoSwitch4-QR w smukłej płytce...

poniedziałek, 31 marca, 2025 Więcej

Układy FPGA PolarFire® SoC firmy Microchip Technology uzyskują kwalifikację AEC-Q100

Układy FPGA PolarFire® SoC firmy Microchip Technology uzyskują...

Układy FPGA PolarFire® System on Chip (SoC) firmy Microchip Technology uzyskały kwalifikację Automotive Electronics...

wtorek, 25 marca, 2025 Więcej

Sterowniki TinySwitch-5 Power Integrations umożliwiają budowanie wysokiej sprawności zasilaczy do 175W mocy

Sterowniki TinySwitch-5 Power Integrations umożliwiają budowanie...

Firma Power Integrations zaprezentowała TinySwitch™-5, zwiększając moc wyjściową najpopularniejszej rodziny...

poniedziałek, 24 marca, 2025 Więcej

Digi Navigator™ wprowadza usprawnienia w konfiguracji i zarządzaniu urządzeń automatyki

Digi Navigator™ wprowadza usprawnienia w konfiguracji i zarządzaniu...

Firma Digi International światowy lider w dziedzinie rozwiązań łączności IoT, opublikowała ulepszone oprogramowanie...

piątek, 21 marca, 2025 Więcej

Mikrokontrolery klasy podstawowej AVR32® SD firmy Microchip Technology zapewniają rygorystyczne wymagania bezpieczeństwa funkcjonalnego

Mikrokontrolery klasy podstawowej AVR32® SD firmy Microchip Technology...

Microchip Technology wprowadza na rynek rodzinę mikrokontrolerów AVR32® SD z wbudowanymi mechanizmami bezpieczeństwa...

czwartek, 20 marca, 2025 Więcej

Microchip Technology wprowadza skalowalny i elastyczny ekosystem rozwiązań, aby przyspieszyć innowacje w zakresie e-mobilności

Microchip Technology wprowadza skalowalny i elastyczny ekosystem...

Microchip Technology wprowadza na rynek ekosystem rozwiązań dedykowany elektrycznym jednośladom (E2W).

środa, 19 marca, 2025 Więcej