Microchip 推出 MPLAB 机器学习开发工具包，助力开发人员轻松将机器学习集成到 MCU 和 MPU中

    机器学习 (ML) 正成为嵌入式设计人员开发或改进各种产品的标准要求。为满足这一需求，Microchip Technology Inc.（美国微芯科技公司）近日推出了全新的 MPLAB 机器学习开发工具包，提供一套完整的集成工作流程来简化机器学习模型开发。这款软件工具包可用于Microchip的各类单片机 (MCU) 和微处理器 (MPU) 产品组合，助力开发人员快速高效地添加机器学习推理。

    Microchip开发系统业务部副总裁Rodger Richey表示：“机器学习是嵌入式控制器的新常态，与依赖云通信进行处理的系统相比，在边缘利用机器学习可使产品更高效、更安全、功耗更低。Microchip独特的集成解决方案专为嵌入式工程师设计，是首款不仅支持32位MCU和MPU，还支持8位和16位器件的解决方案，可实现高效的产品开发。”
    机器学习通过使用一套算法，从大型数据集中分析和生成模式，以支持决策。与人工处理相比，机器学习通常更快、更容易更新和更准确。Microchip客户可以利用这套新工具，启用预测性维护解决方案，以准确预测各种工业、制造、消费和汽车应用中所用设备的潜在问题。
    MPLAB 机器学习开发工具包可帮助工程师构建高效、小尺寸的机器学习模型。在 AutoML 的支持下，该款工具包消除了许多重复、繁琐和耗时的模型构建任务，包括提取、训练、验证和测试。它还提供了模型优化功能，以满足MCU和MPU的内存限制要求。
    当与 MPLAB X 集成开发环境 (IDE）结合使用时，新工具包可提供一个完整的解决方案，几乎没有任何机器学习编程知识的人员也能轻松实施，从而节省了聘请数据科学家的成本。同时，它也具备先进功能，能满足经验丰富的机器学习设计人员的需求。
    Microchip还提供从TensorFlow Lite中提取模型并将其用于任何MPLAB Harmony v3项目的选项。MPLAB Harmony v3是完全集成的嵌入式软件开发框架，提供灵活、可互操作的软件模块，以简化增值功能的开发，缩短产品的上市时间。此外，VectorBlox Accelerator 软件开发工具包（SDK）利用 PolarFire? FPGA 提供了基于卷积神经网络 (CNN) 的最节能的人工智能/机器学习（AI/ML）推理功能。