ディープラーニングを簡素化するMetaTF開発環境

高性能AIを提供するBrainChip テクノロジーは、畳み込みニューラル ネットワーク空間で作業している人々がニューロモーフィック コンピューティングに迅速かつ簡単に移行できるようにする多用途の ML フレームワークである MetaTF を導入しました。

MetaTF開発環境は、ニューラルネットワークの作成、トレーニング、テストのための使いやすい完全な機械学習フレームワークであり、BrainChipのAkidaイベントドメインニューラルプロセッサでのEdgeAIのシステム開発をサポートします。

MetaTF開発環境は、業界標準のニューラルネットワークの開発とトレーニングにTensorFlowとKerasを活用し、Akida Execution Engine（チップシミュレーター）、データからイベントへのコンバーター、事前トレーニング済みモデルのモデル動物園を含みます。 このフレームワークは、Pythonスクリプト言語と、JupyterノートブックやNumPyなどの関連ツールとライブラリを活用しています。

ディープラーニングの専門家は、MetaTFの使用をすぐに開始するために新しいフレームワークを学ぶ必要はありません。 MetaTFユーザーは、XNUMXつの簡単なステップで、CNNの設計とトレーニングから、Akidaニューラルプロセッサーにデプロイするための変換に移行して、ニューロモルフィックコンピューティングを完全に活用し、エッジでのAIの課題を克服できます。 BrainChipは、複雑さを最小限に抑え、開発の無駄な時間を削減することで、組織がリソースを最大化し、プロジェクト時間を最小化してROIを向上できるようにします。

BrainChipの最高開発責任者であるAnilMankarは、次のように述べています。「AIは複雑である必要はなく、その利点を活用するためにニューロモルフィックコンピューティングをプログラムする方法を知る必要もありません。 「未来はSNNであり、そこに到達するための簡単な方法を構築しました。 MetaTFを使用して、ユーザーが現在のソフトウェア環境で作業しながら、MLモデルをすばやく簡単にトレーニング、変換、およびAkidaにデプロイできるようにするパズルの別のピースを紹介します。」