Microchip Technology 機械学習

Microchip Technology機械学習(ML) には、ソフトウェアとハードウェアツールキット、リファレンス設計、シリコンプラットフォームの選択が含まれており、高度性能が備わった簡素化された使い勝手の良い環境が必須です。Microchip Technology MLアルゴリズムは、データの収集と整理、データセンターでのニューラルネットワークのトレーニング、あるいはエッジに最適化された推論の実装が簡単です。シリコンデバイスの豊富なマイクロチップポートフォリオには、マイクロコントローラ(MCU) 、マイクロプロセッサ(MPU) 、フィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA) があります。ソフトウェアツールキットを使用すると、TensorFlow、Keras、Caffe、ONNX 傘下の他の多くのフレームワーク、および TinyML と TensorFlow Lite に含まれるフレームワークなど、一般的な ML フレームワークを使用できます。

EV18H79ASAMD21ML評価キット（TDK製6軸MEMS搭載）は、SAMD21G18Arm® Cortex®-M0+ベースの32ビットマイクロコントローラ（MCU）、オンボードデバッガ（nEDBG）、ATECC608ACryptoAuthentication™セキュアエレメントIC、および完全認証済みのATWINC1510Wi-Fi®ネットワークコントローラを搭載しています。

EV45Y33A SAMD21 ML評価キットには、Bosch IMUが搭載されており、SAMD21G18 ARM Cortex-M0 +ベースの32ビット・マイクロコントローラ(MCU) が特徴で、オンボードデバッガ (nEDBG) 、ATECC608A CryptoAuthenticationセキュア素子IC、完全認証ATWINC1510 Wi-Fiネットワークコントローラが搭載されています。

ハードウェアとソフトウェアの組み合わせによってユーザーは、データセンター、自動運転車、セキュリティと監視、電子フェンス、拡張現実ヘッドセット、ドローン、ロボット、衛星画像、通信センターを対象とした高性能AI加速カードをはじめとするさまざまなアプリケーションを設計できます。

特徴

ローカル学習
- 誤検知または誤検知の低減
新しい可能性の創造
- 「見にくい」パターンを見つける

さらなる高速開発時間
- 日数vs月数
予測のスケールできる精度

カスタムモデル（MPLAB® ML開発スイートを活用したMCU/MPU開発）を構築：

MPLAB X IDE にプラグインとしてシームレスに統合された Microchip の MPLAB ML 開発スイートを使用して、機械学習の旅に乗り出しましょう。この包括的なソリューションは、データ収集からモデルテスト/Microchip MCU/MPU向けにカスタマイズされたナレッジパックに至るまで、プロセス全体を合理化します。