将机器学习Machine Learning(ML)加入现有的MCU设计OK吗?庞大的ML软体框架令您却步?想沿用现有的设计与工具,可行吗?现今常见有两种方法,第一种是透过网路将其感测的资讯传输到云端,藉着云端强大的运算能力,再将判断结果传回。Microchip有相当多这类成熟的解决方案,可让您轻松连到云端。
另一种方法则可直接在MCU上做运算判断,虽然运算能力比不上云端,但对某些小型感测器或资料应用,先在MCU做一些门槛值判断演算法,反而毋须考虑网路频宽不够、能耗太高、传输延迟等问题,更不用担心传输资料的安全性。为此,Microchip除了提供轻松入手的设计环境(如软硬体工具/叁考设计与平台等),亦与多家第三方工具平台合作,让您更容易实现理想设计。
Microchip针对智能预测性维护(Smart Predictive Maintenance)、智能人机介面(Smart HMI)、手势识别(Gesture Recognition)等,皆有相对应的方案。例如透过动作手势识别引擎库(Motion Gesture Recognition Engine Library)可快速将触控手势辨识配置到设计中。
Microchip也提供ML??件,搭配原先的MPLAB® Data Visualizer。让您在设计时,可以直接撷取及传送资料给ML第三方工具平台作处理,轻松将机器学习融入到MCU程式码中,令机器学习不再是遥不可及的事。
Microchip有多种机器学习相关的开发板,选择合适您的套件,一同进入MCU机器学习的世界吧。
如需了解更多有关机器学习解决方案,请叁考官网连结如下∶
https://www.microchip.com/en-us/solutions/machine-learning
本文作者为:Microchip主任应用工程师 林周正