Поскольку искусственный интеллект стремительно перемещается на периферию сети, а спрос на интеллектуальные периферийные устройства резко возрастает, от разработчиков ожидается более быстрая реакция. Однако им сложно адаптировать мощные модели к миниатюрным микроконтроллерам, и им приходится преодолевать крутую кривую обучения. Понимая эту потребность, ADI совместно разработала AutoML для встроенных систем, чтобы сделать периферийный ИИ доступным, эффективным и масштабируемым для всех.
AutoML for Embedded упрощает процесс, автоматизируя машинное обучение от начала до конца, позволяя разработчикам без опыта в области анализа данных создавать эффективные, высококачественные модели, обеспечивающие надежную работу. В недавней демонстрации инструмент был использован для создания модели обнаружения аномалий для временных рядов данных с датчиков на микроконтроллере ADI MAX32690. Модель была развернута как на физическом оборудовании, так и на его цифровом двойнике в симуляции Renode, демонстрируя бесшовную интеграцию и мониторинг производительности в реальном времени.
