Компанія Analog Devices Inc. (ADI) представила інноваційний інструмент AutoML for Embedded, створений у партнерстві з Antmicro, який відкриває нові можливості штучного інтелекту. Рішення дозволяє розробникам автоматизувати весь процес побудови, оптимізації та впровадження моделей машинного навчання на малопотужних пристроях, зокрема мікроконтролерах.
Що відомо про AutoML for Embedded
Інструмент інтегровано у фреймворк Kenning. Це незалежна від апаратного забезпечення, відкрита платформа для розгортання ШІ-моделей на периферії. AutoML for Embedded доступний як плагін для Visual Studio Code через середовище CodeFusion Studio, що робить його особливо зручним для розробників завдяки знайомому інтерфейсу.
На демонстрації інструменту команда ADI продемонструвала створення моделі виявлення аномалій на основі сенсорних часових рядів, запущеної як на фізичному мікроконтролері MAX32690, так і на його цифровому двійнику в симуляторі Renode. Це довело безшовну інтеграцію з середовищем реального часу та можливість повного моніторингу продуктивності.
Серцем інструменту є сучасні алгоритми оптимізації, зокрема SMAC та Hyperband with Successive Halving, які дозволяють виявляти найперспективніші моделі ШІ, ефективно розподіляючи обчислювальні ресурси. При цьому AutoML враховує обмеження пам’яті пристрою, забезпечуючи реалістичність і стабільність розгортання.