Aide à l'apprentissage automatique pour les PSoC Infineon

«Grâce à TinyML,« l'intelligence artificielle des choses »est une évolution naturelle, où agir localement sur les données permet de gérer la confidentialité des données, la latence et la fiabilité globale du système», a déclaré Steve Tateosian, vp IoT d'Infineon. «ModusToolbox comble un fossé entre l'apprentissage automatique et la conception de systèmes embarqués en fournissant des outils et des bibliothèques modulaires pour optimiser, valider et déployer facilement des modèles d'apprentissage en profondeur à partir de cadres de formation populaires sur les microcontrôleurs d'Infineon.»

L'extension est «ModusToolbox ML», qui fournit des intergiciels, des bibliothèques de logiciels et des outils permettant aux concepteurs d'évaluer et de déployer des modèles d'apprentissage automatique basés sur l'apprentissage en profondeur.

Selon Infineon, il permet à un cadre d'apprentissage en profondeur, tel que TensorFlow, d'être déployé directement sur les microcontrôleurs PSoC, et il aide à l'optimisation des plates-formes intégrées afin de réduire la taille et la complexité, ainsi que de valider les performances par rapport aux données de test.

Comprend est un moteur d'inférence intégré qui prend en charge les implémentations optimisées d'opérateurs de réseaux neuronaux tels que les convolutions 1D / 2D, une variété de fonctions d'activation ainsi que la prise en charge d'opérateurs plus complexes pour les réseaux RNN tels que GRU.

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