Microchip MCU在機(jī)器學(xué)習(xí)上的解決方案

將機(jī)器學(xué)習(xí)Machine Learning（ML）加入現(xiàn)有的MCU設(shè)計(jì)OK嗎？龐大的ML軟件框架令您卻步？想沿用現(xiàn)有的設(shè)計(jì)與工具，可行嗎？現(xiàn)今常見有兩種方法，第一種是透過網(wǎng)絡(luò)將其感測的信息傳輸?shù)皆贫耍柚贫藦?qiáng)大的運(yùn)算能力，再將判斷結(jié)果傳回。Microchip有相當(dāng)多這類成熟的解決方案，可讓您輕松連到云端。

 

另一種方法則可直接在MCU上做運(yùn)算判斷，雖然運(yùn)算能力比不上云端，但對某些小型傳感器或數(shù)據(jù)應(yīng)用，先在MCU做一些門坎值判斷算法，反而毋須考慮網(wǎng)絡(luò)帶寬不夠、能耗太高、傳輸延遲等問題，更不用擔(dān)心傳輸數(shù)據(jù)的安全性。為此，Microchip除了提供輕松入手的設(shè)計(jì)環(huán)境（如軟硬件工具/參考設(shè)計(jì)與平臺等），亦與多家第三方工具平臺合作，讓您更容易實(shí)現(xiàn)理想設(shè)計(jì)。

Microchip針對智能預(yù)測性維護(hù)（Smart Predictive Maintenance）、智能人機(jī)接口（Smart HMI）、手勢識別（Gesture Recognition）等，皆有相對應(yīng)的方案。例如透過動作手勢識別引擎庫（Motion Gesture Recognition Engine Library）可快速將觸控手勢辨識配置到設(shè)計(jì)中。

 

Microchip也提供ML插件，搭配原先的MPLAB? Data Visualizer。讓您在設(shè)計(jì)時(shí)，可以直接擷取及傳送數(shù)據(jù)給ML第三方工具平臺作處理，輕松將機(jī)器學(xué)習(xí)融入到MCU程序代碼中，令機(jī)器學(xué)習(xí)不再是遙不可及的事。

 
Microchip有多種機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的開發(fā)板，選擇合適您的套件，一同進(jìn)入MCU機(jī)器學(xué)習(xí)的世界吧。