Soluțiile complete și gata de producție pentru AI la margine transformă microcontrolerele și microprocesoarele Microchip în catalizatori ai deciziilor inteligente în timp real
Un pas esențial în evoluția inteligenței artificiale (AI) și a învățării automate (ML) îl reprezintă mutarea modelelor ML din cloud către edge, pentru aplicații de inferență și luare a deciziilor în timp real în rețele industriale, auto, centre de date și aplicații Internet of Things (IoT). Microchip Technology și-a extins portofoliul de soluții AI cu oferte complete care simplifică dezvoltarea aplicațiilor gata pentru producție pe baza microcontrolerelor (MCU) și microprocesoarelor (MPU) – dispozitive aflate în proximitatea senzorilor care colectează date, controlează motoare, declanșează alarme și acționează actuatoare.
Produsele Microchip sunt de mult timp repere în proiectarea sistemelor embedded, iar noile soluții transformă microcontrolerele și microprocesoarele în platforme integrate pentru implementarea inteligenței securizate, eficiente și scalabile la margine. Compania și-a consolidat rapid un portofoliu complet de siliciu, software și instrumente care abordează provocările legate de performanța AI la margine, consumul de energie și securitate, simplificând totodată implementarea.
Noile soluții complete de aplicație (full-stack) de la Microchip pentru microcontrolere și microprocesoare includ modele pre-antrenate, gata de implementare, precum și coduri de aplicație care pot fi adaptate și optimizate pentru diferite medii. Implementarea este posibilă fie prin intermediul instrumentelor și software-ului ML propriu Microchip, fie prin soluțiile partenerilor săi.
Printre aplicațiile incluse se numără:
- Detectarea și clasificarea defectelor periculoase cauzate de arcuri electrice, utilizând analiza semnalelor bazată pe AI
- Monitorizarea și evaluarea stării echipamentelor pentru întreținere predictivă
- Recunoaștere facială cu detecție a prezenței reale (liveness detection) pentru verificarea securizată a identității direct pe dispozitiv
- Identificarea cuvintelor cheie pentru interfețe de comandă și control în aplicații industriale, auto și de consum
Instrumente de dezvoltare pentru AI la margine
Inginerii pot utiliza platformele de dezvoltare Microchip deja consacrate pentru prototipare rapidă și implementarea modelelor AI, reducând complexitatea și accelerând ciclurile de proiectare. Mediul integrat de dezvoltare MPLAB® X, împreună cu framework-ul software MPLAB Harmony și plug-in-ul MPLAB ML Development Suite, oferă o abordare unificată și scalabilă pentru integrarea modelelor AI embedded prin biblioteci optimizate.
Dezvoltatorii pot începe, de exemplu, cu validarea conceptului pe microcontrolere de 8 biți și pot migra ulterior către aplicații de înaltă performanță, gata de producție, pe microcontrolere de 16 sau 32 de biți din portofoliul Microchip.
Pentru FPGA-uri, platforma VectorBlox™ Accelerator SDK 2.0 accelerează aplicații de viziune artificială, interfață om-mașină (HMI), analiză de senzori și alte sarcini intensive la margine, permițând totodată instruirea, simularea și optimizarea modelelor într-un flux de lucru coerent.
Extinderea performanței AI la margine prin accelerare scalabilă și suport la nivel de sistem
Alte forme de suport includ instrumente de instruire și proiecte de referință, precum soluția pentru controlul motoarelor bazată pe DSC-urile dsPIC® pentru extragerea datelor la margine într-un flux AI în timp real. De asemenea, Microchip oferă soluții pentru dezagregarea sarcinii în aplicații de contorizare inteligentă, precum și pentru detectarea și numărarea obiectelor sau supravegherea mișcării.
Compania susține proiectarea produselor AI la margine și prin componente complementare, inclusiv dispozitive PCIe® pentru conectarea calculului embedded și module de alimentare de înaltă densitate pentru aplicații de automatizare industrială și centre de date.
Firma de analiză IoT Analytics a menționat în raportul său din octombrie 2025 că integrarea capabilităților AI la margine direct în microcontrolere reprezintă una dintre principalele tendințe ale industriei, permițând aplicații AI „care reduc latența, îmbunătățesc confidențialitatea datelor și scad dependența de infrastructura cloud”. Inițiativa Microchip consolidează această direcție prin platformele sale MCU, MPU și FPGA. Ecosistemele AI la margine necesită tot mai frecvent atât accelerare software, cât și accelerare hardware integrată, într-o varietate de configurații de memorie.
Disponibilitate
Microchip colaborează activ cu clienții soluțiilor sale full-stack, oferind instruire pentru modele și suport pentru fluxurile de dezvoltare. Compania lucrează, de asemenea, cu parteneri software care pun la dispoziția dezvoltatorilor opțiuni suplimentare gata de implementare.
- Pentru mai multe informații despre oferta Microchip Edge AI și soluțiile complete, vizitați: microchip.com/EdgeAI.
- Informații suplimentare despre fiecare soluție sunt disponibile la cerere prin seria de webinare Edge AI, începând cu 17 februarie.