Firma Analog Devices wprowadziła AutoML dla systemów wbudowanych, opracowane wspólnie z Antmicro. Jest ono zintegrowane z CodeFusion Studio™ i dostępne jako część frameworka Kenning.

Źródło: ADI

W miarę jak sztuczna inteligencja szybko przenosi się na brzeg sieci, a zapotrzebowanie na inteligentne urządzenia brzegowe gwałtownie rośnie, od deweloperów oczekuje się szybszego tempa rozwoju. Mają oni jednak trudności z dopasowaniem wydajnych modeli do małych mikrokontrolerów i muszą stawić czoła wygórowanym wymaganiom. Dostrzegając tę potrzebę, ADI wspólnie z Antmicro opracowało AutoML dla systemów wbudowanych, zapewniając tym samym dostępność, wydajność i skalowalność sztucznej inteligencji brzegowej dla każdego.

AutoML dla systemów wbudowanych upraszcza ten proces, automatyzując kompleksowy proces uczenia maszynowego, umożliwiając deweloperom bez doświadczenia w nauce danych tworzenie wysokiej jakości modeli o wysokiej wydajności. Podczas niedawnej demonstracji narzędzie zostało użyte do stworzenia modelu wykrywania anomalii dla danych szeregów czasowych sensorycznych na mikrokontrolerze ADI MAX32690. Model został wdrożony zarówno na sprzęcie fizycznym, jak i na jego cyfrowym bliźniaku w symulacji Renode. Zapewniono więc bezproblemową integrację i monitorowanie wydajności w czasie rzeczywistym.

Źródło: informacje prasowe