المفتاح هو مكون رمز Visual Studio الخاص بـ Antmicro ، والذي تم تصميمه على مكتبة التعلم الآلي Kenning.
“هدف كينينج ليس تقديم إطار تدريب أو تجميع آخر لنماذج التعلم العميق” ، وفقًا لـ Antmicro. يوفر Kenning بدلاً من ذلك “واجهة برمجة تطبيقات موحدة تركز على مهام النشر بدلاً من تنفيذها-يقرر المطور التنفيذ الذي يجب استخدامه لكل مهمة. وبهذه الطريقة ، بالتحول إلى نتائج منصة مستهدفة أخرى ، في معظم الحالات ، في تغيير بسيط للغاية في الكود ، بدلاً من إعادة تصوير أجزاء أكبر من المشروع.”
تقوم ADI باستدعاء نسختها “Automl for Embedded” ، وقد دمجت واجهتها في استوديو Codefusion التناظري (بيئة التطوير المتكاملة).
متحكم Cortex-M4 المدعوم من Max78002 و Max32690.
وقال مايكل جيلتيا مايكل جيلدا: “إن تمكين سير العمل على أساس حلول مثبتة المصدر المفتوح هو العمود الفقري لخدمات التنمية الشاملة”. “مع المحاكاة باستخدام إعادة الترويج والتكامل مع Zepher RTOs ، فإن تطوير Road to Edge AI باستخدام Automl in Kenning مفتوح.”
تبحث الأداة تلقائيًا عن النماذج التي تتناسب مع مجموعة البيانات الموردة ، باستخدام “SMAC” (تكوين الخوارزمية المستندة إلى النموذج المتسلسل) ، Hyperband و “Soffive إلى النصف”.
يتم التحقق من حجم النموذج مقابل ذاكرة الوصول العشوائي الخاصة بـ MCU ، ومن ثم يمكن تحسين نماذج المرشحين وتقييمها وقياسها باستخدام التدفقات القياسية لـ Kenning.
تتوفر تقارير عن الحجم والسرعة والدقة لتوجيه قرارات النشر.
“في عرض حديث ، تم استخدام الأداة لإنشاء نموذج للكشف عن الشذوذ لبيانات السلاسل الزمنية الحسية على MAX32690. تم نشر النموذج على كل من الأجهزة المادية وتوأمها الرقمي في محاكاة إعادة الترويج” ، قال ADI. “تشمل التطبيقات المحتملة الأخرى: تصنيف الصور والكشف عن الكائنات على الكاميرات منخفضة الطاقة ، والصيانة التنبؤية ، ومعالجة اللغة الطبيعية لتحليل النص ، والتعرف على العمل في الوقت الفعلي في الرياضة والروبوتات.
السيارات المدمجة متوفرة الآن Visual Studio Code Marketplace و جيروب
