Modulo software di machine learning MPLAB®

di produzionecon intelligenza artificialeplug-in

Panoramica
MPLAB® Machine Learning Development Suite Model Builder consente agli ingegneri di progettare, addestrare e convertire modelli di machine learning compatti per il riconoscimento dei sensori IoT in applicazioni tiny‑edge. Disponibile come estensione per Visual Studio Code (tramite MPLAB for VS Code) e come plug‑in per MPLAB® X IDE, il Model Builder genera codice di inferenza ottimizzato e artefatti firmware destinati a Microchip MCU, dsPIC® DSC e MPU.

Principali funzionalità

• Creare algoritmi compatti per apprendimento supervisionato e rilevamento anomalie su dispositivi edge con risorse limitate (MCU, dsPIC DSC, MPU)
• Automatizzare il workflow ML: preparazione dei dati, estrazione delle feature, addestramento, validazione e conversione del modello in firmware
• Strumenti integrati per etichettatura e filtraggio dei dati per preparare i dataset
• Generazione rapida di codice prototipo assistita da AutoML per accelerare i tempi di sviluppo
• Opzioni di tuning dei parametri per sviluppatori ML avanzati e ingegneri embedded
• Creazione di pipeline per deployment in produzione
• Generare firmware di livello produzione compatibile con dispositivi 8-, 16- e 32-bit e toolchain Microchip XC

Documentazione e distribuzione
Viene fornita documentazione completa e materiale di avvio rapido (inclusa una guida Getting Started in PDF). Il Model Builder è distribuito come estensioni per editor e plug‑in IDE che si integrano con le comuni toolchain Microchip e producono codice pronto per il firmware e artefatti di deploy.

Scenari d'uso

• Riconoscimento sui sensori edge (voce, attività/movimento, rilevamento anomalie) su hardware con risorse limitate
• Prototipazione rapida di prodotti embedded con ML tramite codice generato da AutoML
• Generazione di firmware di produzione per prodotti basati su MCU/MPU con supporto per i compilatori Microchip XC

Specifiche tecniche

• Modalità di distribuzione: estensione VS Code (MPLAB for VS Code) e plug‑in MPLAB X IDE
• Dispositivi target: MCU 8-, 16-, 32-bit, dsPIC® DSC e MPU
• Tipi ML supportati: apprendimento supervisionato e rilevamento anomalie ottimizzati per tiny‑edge
• Workflow automatizzato: preparazione dati, estrazione feature, addestramento, validazione e conversione del modello
• Funzionalità AutoML per accelerare la generazione di codice prototipo
• Output: codice di inferenza ottimizzato, artefatti pronti per firmware e compatibilità con i compilatori Microchip XC
• Include documentazione e guida Getting Started in formato PDF