Ambiente de desenvolvimento MetaTF para simplificar o aprendizado profundo
BrainChip, um fornecedor de IA de alto desempenho tecnologia, introduziu o MetaTF, uma estrutura de ML versátil que permite que pessoas que trabalham no espaço de rede neural convolucional migrem de forma rápida e fácil para a computação neuromórfica.
O ambiente de desenvolvimento MetaTF é uma estrutura de aprendizado de máquina completa e fácil de usar para a criação, treinamento e teste de redes neurais, apoiando o desenvolvimento de sistemas para Edge AI no processador neural de domínio de eventos Akida da BrainChip.
O ambiente de desenvolvimento MetaTF aproveita TensorFlow e Keras para desenvolvimento e treinamento de rede neural padrão da indústria e inclui o Akida Execution Engine (simulador de chip), conversores de dados para eventos e um zoológico de modelos pré-treinados. A estrutura aproveita a linguagem de script Python e suas ferramentas e bibliotecas associadas, incluindo blocos de notas Jupyter e NumPy.
Profissionais de aprendizagem profunda não precisam aprender uma nova estrutura para começar a usar o MetaTF imediatamente. Em três etapas simples, os usuários do MetaTF podem ir desde o projeto e treinamento de CNNs até convertê-los para implantação no processador neural Akida para alavancar totalmente a computação neuromórfica e superar os desafios da IA no Edge. Ao minimizar a complexidade e reduzir o tempo perdido no desenvolvimento, o BrainChip permite que as organizações maximizem os recursos e minimizem o tempo do projeto para obter maior ROI.
“A IA não precisa ser complexa e as pessoas não precisam saber como programar a computação neuromórfica para aproveitar seus benefícios”, disse Anil Mankar, Diretor de Desenvolvimento da BrainChip. “O futuro é SNN e nós construímos uma maneira fácil de chegar lá. Com o MetaTF, apresentamos outra peça do quebra-cabeça que permite aos usuários treinar, converter e implantar modelos de ML no Akida de maneira rápida e fácil, enquanto trabalham em seus ambientes de software atuais. ”