Módulo software de aprendizaje automático MPLAB®

de produccióncon inteligencia artificialplug-in

Resumen
MPLAB® Machine Learning Development Suite Model Builder permite a los ingenieros diseñar, entrenar y convertir modelos de aprendizaje automático compactos para el reconocimiento de sensores IoT en tiny‑edge. Se ofrece como extensión para Visual Studio Code (vía MPLAB for VS Code) y como complemento para MPLAB® X IDE; genera código de inferencia optimizado y artefactos de firmware dirigidos a Microchip MCUs, dsPIC® DSCs y MPUs.

Capacidades principales

• Construir algoritmos supervisados y de detección de anomalías compactos para dispositivos edge con recursos limitados (MCU, dsPIC DSC, MPU)
• Automatizar el flujo de trabajo ML: preparación de datos, extracción de características, entrenamiento, validación y conversión del modelo a firmware
• Herramientas integradas de etiquetado y filtrado de datos para preparar conjuntos de datos
• Generación de código prototipo asistida por AutoML para acelerar los plazos de desarrollo
• Opciones de ajuste de parámetros para desarrolladores ML avanzados
• Crear pipelines adecuados para despliegues en producción
• Generar firmware de nivel producción compatible con dispositivos de 8, 16 y 32 bits y con toolchains Microchip XC

Documentación y entrega
Se proporciona documentación completa y materiales de inicio rápido (incluido un guía Getting Started en PDF). El Model Builder se distribuye como extensiones de editor y complementos de IDE que se integran con las toolchains de desarrollo Microchip habituales y generan código listo para firmware y artefactos de despliegue.

Escenarios de uso

• Reconocimiento en sensores edge (voz, actividad/movimiento, detección de anomalías) en hardware con recursos limitados
• Prototipado rápido de productos embebidos con ML utilizando código generado por AutoML
• Generación de firmware de producción para productos basados en MCU/MPU con soporte para compiladores Microchip XC

Especificaciones técnicas

• Modos de entrega: extensión VS Code (MPLAB for VS Code) y complemento MPLAB X IDE
• Dispositivos objetivo: MCU de 8, 16, 32 bits, dsPIC® DSC y MPU
• Tipos ML soportados: aprendizaje supervisado y detección de anomalías optimizados para tiny‑edge
• Flujo de trabajo automatizado: preparación de datos, extracción de características, entrenamiento, validación y conversión de modelo
• Funciones AutoML para acelerar la generación de código prototipo
• Salidas: código de inferencia optimizado, artefactos listos para firmware y compatibilidad con compiladores Microchip XC
• Incluye documentación y guía Getting Started en formato PDF