بيئة تطوير MetaTF لتبسيط التعلم العميق

BrainChip، مزود الذكاء الاصطناعي عالي الأداء التكنلوجيا، قدمت MetaTF، وهو إطار عمل متعدد الاستخدامات لتعلم الآلة يسمح للأشخاص الذين يعملون في مساحة الشبكة العصبية التلافيفية بالانتقال بسرعة وسهولة إلى الحوسبة العصبية.

تعد بيئة تطوير MetaTF إطارًا كاملًا سهل الاستخدام للتعلم الآلي لإنشاء الشبكات العصبية وتدريبها واختبارها ، ودعم تطوير أنظمة Edge AI على معالج Akida لمجال الأحداث في BrainChip.

تستفيد بيئة تطوير MetaTF من TensorFlow و Keras من أجل تطوير الشبكة العصبية والتدريب عليها وفقًا لمعايير الصناعة وتتضمن محرك تنفيذ Akida (محاكي الرقاقة) ومحولات البيانات إلى الأحداث ونموذج حديقة الحيوانات للنماذج المدربة مسبقًا. يستفيد إطار العمل من لغة برمجة Python والأدوات والمكتبات المرتبطة بها ، بما في ذلك دفاتر Jupyter و NumPy.

لا يحتاج محترفو التعلم العميق إلى تعلم إطار عمل جديد لبدء استخدام MetaTF على الفور. في ثلاث خطوات بسيطة ، يمكن لمستخدمي MetaTF الانتقال من تصميم وتدريب شبكات CNN إلى تحويلها للنشر على معالج Akida العصبي للاستفادة الكاملة من الحوسبة العصبية والتغلب على تحديات الذكاء الاصطناعي عند الحافة. من خلال تقليل التعقيد وتقليل الوقت الضائع في التطوير ، تعمل BrainChip على تمكين المؤسسات من تعظيم الموارد وتقليل أوقات المشروع لتحقيق عائد استثمار أكبر.

قال Anil Mankar ، رئيس التطوير في BrainChip: "لا يجب أن يكون الذكاء الاصطناعي معقدًا ولا يتعين على الناس معرفة كيفية برمجة الحوسبة العصبية للاستفادة من فوائدها". "المستقبل هو SNN وقد بنينا طريقة سهلة للوصول إلى هناك. مع MetaTF ، نقدم قطعة أخرى من اللغز تتيح للمستخدمين تدريب نماذج ML وتحويلها ونشرها بسرعة وسهولة إلى Akida أثناء العمل في بيئات برامجهم الحالية ".