Face à l'essor fulgurant de l'IA en périphérie et à l'explosion de la demande en dispositifs intelligents embarqués, les développeurs doivent accélérer le rythme. Or, adapter des modèles puissants à des microcontrôleurs miniatures représente un véritable défi, et la courbe d'apprentissage est abrupte. Consciente de ce besoin, ADI a co-développé AutoML for Embedded afin de rendre l'IA embarquée accessible, efficace et évolutive pour tous.
AutoML for Embedded simplifie le processus en automatisant l'apprentissage automatique de bout en bout, permettant ainsi aux développeurs, même sans expertise en science des données, de créer des modèles performants et de haute qualité. Lors d'une récente démonstration, l'outil a été utilisé pour créer un modèle de détection d'anomalies pour des données de capteurs de séries temporelles sur le microcontrôleur ADI MAX32690. Le modèle a été déployé à la fois sur le matériel physique et sur son jumeau numérique dans la simulation Renode, démontrant une intégration parfaite et une surveillance des performances en temps réel.
