Microchip 的 32 位微控制器和 MPLAB X 開(kāi)發(fā)工具支持快速設(shè)計(jì)和嵌入式機(jī)器學(xué)習(xí)

早在古希臘，自動(dòng)化就一直吸引著創(chuàng)新思維。由于本世紀(jì)早期的大規(guī)模電氣化和下半葉半導(dǎo)體的發(fā)明，20世紀(jì)見(jiàn)證了自動(dòng)化技術(shù)的迅速采用。然而，自動(dòng)化通常僅限于嚴(yán)格控制的空間，例如在設(shè)計(jì)相關(guān)系統(tǒng)時(shí)可以規(guī)劃和考慮每個(gè)場(chǎng)景的工廠?，F(xiàn)實(shí)世界往往難以預(yù)測(cè)，因此出于安全考慮，自主系統(tǒng)的采用相對(duì)較少。也就是說(shuō)，自動(dòng)化帶來(lái)的好處不容忽視。例如，由于采用了自動(dòng)駕駛汽車，它可以讓截癱患者重獲行動(dòng)自由。

機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 算法有望成為改變自主系統(tǒng)采用曲線的關(guān)鍵參與者。嵌入式系統(tǒng)開(kāi)發(fā)人員非常感興趣的是將這些高效的類腦算法與廉價(jià)但功能強(qiáng)大的微控制器和傳感器相結(jié)合。這種技術(shù)聯(lián)盟催生了所謂的邊緣計(jì)算，它承諾數(shù)十億負(fù)擔(dān)得起的嵌入式電子系統(tǒng)幾乎可以瞬間與物理世界交互——這是邊緣互聯(lián)網(wǎng)連接的重要吸引力。因此，邊緣計(jì)算可以為沒(méi)有連接的最偏遠(yuǎn)地區(qū)帶來(lái)無(wú)與倫比的 ML 支持功能。歸根結(jié)底，邊緣計(jì)算代表了自動(dòng)化的一場(chǎng)革命，無(wú)論是在規(guī)模上還是在能力上。

隨著這場(chǎng)革命，嵌入式系統(tǒng)開(kāi)發(fā)人員面臨著重新構(gòu)想各種消費(fèi)和工業(yè)產(chǎn)品以利用 ML 技術(shù)使它們更安全、更易于使用或更高效的挑戰(zhàn)。值得慶幸的是，Microchip Technology等公司提供價(jià)格低廉但功能強(qiáng)大的開(kāi)發(fā)板，使開(kāi)發(fā)人員能夠探索以 ML 為中心的技術(shù)并將其快速集成到產(chǎn)品原型中。我們將探討如何使用 Microchip Technology 的 MPLAB X 集成開(kāi)發(fā)環(huán)境 (IDE) 及其 32 位微控制器和微處理器系列（圖 1）完成快速原型制作。

機(jī)器學(xué)習(xí)：當(dāng)硅遇到腦科學(xué)

對(duì)于人類來(lái)說(shuō)，我們對(duì)物理世界的全部體驗(yàn)都是由構(gòu)成大腦的千億個(gè)神經(jīng)元處理的。它的學(xué)習(xí)和適應(yīng)能力，加上其非凡的能源效率，使生物大腦成為大自然工程能力的勝利。人工復(fù)制整個(gè)大腦的功能仍然需要幾十年的時(shí)間（例如真正的通用人工智能或 AI）。然而，得益于新興的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，如今大腦的某些功能子集可以被復(fù)制。例如，機(jī)器視覺(jué)算法可以讓電子設(shè)備能夠識(shí)別和分類相機(jī)視野中的物體。

為什么這很重要？自動(dòng)化的廣泛采用意味著人類和技術(shù)將更頻繁地交互，并且可能以越來(lái)越危險(xiǎn)的方式進(jìn)行交互。為了減輕這些風(fēng)險(xiǎn)，機(jī)器必須更善于感知和理解環(huán)境。機(jī)器視覺(jué)就是這樣一種機(jī)制，它使設(shè)備能夠看到和理解物理 3D 空間。從實(shí)用的角度來(lái)看，檢測(cè)物理空間中是否有人是一種能力，它對(duì)與安全、安保和老人/兒童保育相關(guān)的眾多用例具有廣泛的影響，僅舉幾例。

強(qiáng)大的 ML 算法需要同樣強(qiáng)大的硬件。Microchip 提供種類繁多的 32 位微處理器和微控制器，以滿足尋求構(gòu)建邊緣人工智能產(chǎn)品線的開(kāi)發(fā)人員的幾乎所有性能和成本要求。Microchip 使用其 ML 評(píng)估套件（例如 EV18H79A 或 EV45Y33A）可以輕松開(kāi)發(fā)和測(cè)試這些解決方案。VectorBlox ?加速器軟件開(kāi)發(fā)套件 (SDK) 支持在 Microchip 的 PolarFire ?上設(shè)計(jì)低功耗、小尺寸 AI/ML 應(yīng)用程序現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列 (FPGA)。FPGA 非常適合邊緣 AI 應(yīng)用，包括在功率受限的計(jì)算環(huán)境中進(jìn)行推理。這是因?yàn)榕c中央處理單元 (CPU) 或圖形處理單元 (GPU) 相比，F(xiàn)PGA 每秒可以處理更多的千兆運(yùn)算 (GOPS)，并且能效更高。設(shè)計(jì)人員可以在 PolarFire FPGA 上實(shí)施他們的算法，以滿足邊緣應(yīng)用中對(duì)節(jié)能推理不斷增長(zhǎng)的需求。此外，PolarFire FPGA 不需要先前的 FPGA 設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)。Microchip 的 VectorBlox Accelerator SDK 旨在使開(kāi)發(fā)人員能夠使用 C/C++ 進(jìn)行編碼，并對(duì)節(jié)能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行編程。

將機(jī)器視覺(jué)算法與微控制器硬件集成需要嵌入式系統(tǒng)開(kāi)發(fā)人員擴(kuò)展他們的知識(shí)和技能。為幫助進(jìn)行這種教育，Microchip 與各種專注于 AI 的初創(chuàng)公司合作，將他們的 AI 培訓(xùn)解決方案直接集成到 MLPAB X IDE 中。首先是來(lái)自 Cartesiam 的 NanoEdge AI 套件。NanoEdge AI Library 是一種工具，用于搜索基于 C 編程語(yǔ)言的 AI 庫(kù)并將其集成到您的嵌入式固件項(xiàng)目中。AI Studio 讓嵌入式開(kāi)發(fā)人員能夠抽象出信號(hào)處理和 ML 模型訓(xùn)練的細(xì)節(jié)。最終結(jié)果是一個(gè)靜態(tài)庫(kù)，可以在主 .c 文件中鏈接，并且可以在 Microchip 的任何基于 Arm Cortex 的微控制器上運(yùn)行。

Edge Impulse 是一個(gè)完整的 TinyML 訓(xùn)練和部署管道，包括數(shù)據(jù)集收集、DSP、訓(xùn)練 ML 算法、測(cè)試和高效推理代碼生成，適用于廣泛的傳感器、音頻和視覺(jué)應(yīng)用程序。得益于 MPLAB X IDE 插件，訓(xùn)練數(shù)據(jù)可以從幾乎所有 Microchip 的 32 位 Arm 微控制器快速發(fā)送到 Edge Impulse。

最后，Microchip還與運(yùn)動(dòng)手勢(shì)合作，為嵌入式系統(tǒng)提供了一種獨(dú)特的手勢(shì)檢測(cè)機(jī)制。運(yùn)動(dòng)手勢(shì)工具為開(kāi)發(fā)人員提供了基于運(yùn)動(dòng)、觸摸和視覺(jué)捕捉手勢(shì)的模式檢測(cè)工具。開(kāi)發(fā)者可以利用Motion Gesture預(yù)先構(gòu)建的手勢(shì)庫(kù)，或者利用智能手機(jī)應(yīng)用程序來(lái)訓(xùn)練自己的手勢(shì)。MPLAB X IDE的插件甚至可以讓開(kāi)發(fā)人員輕松地將Motion Gesture軟件庫(kù)與各種Microchip傳感器（例如電容式觸摸、慣性測(cè)量單元或IMU）的庫(kù)集成。

MPLAB X IDE是一個(gè)功能強(qiáng)大且高度可擴(kuò)展的開(kāi)發(fā)套件，適用于 Microchip 的許多微控制器和數(shù)字信號(hào)處理器。它適用于 Windows、Mac OS 和 Linux。它為嵌入式開(kāi)發(fā)人員提供了許多非常感興趣的功能，包括數(shù)據(jù)可視化工具、I/O oib 查看器，甚至是允許開(kāi)發(fā)人員從世界上任何計(jì)算機(jī)訪問(wèn)其源代碼的基于 Web 的版本。

結(jié)論

這是一個(gè)基本項(xiàng)目，它可以讓您有信心和技能通過(guò)利用 Microchip Technology 的 32 位微處理器和微控制器來(lái)開(kāi)發(fā)您自己的更復(fù)雜的機(jī)器視覺(jué)項(xiàng)目。如前所述，計(jì)算機(jī)視覺(jué)可用于眾多安全或安保應(yīng)用程序。通用輸入/輸出 (GPIO) 不是點(diǎn)亮 LED，而是可以觸發(fā)繼電器，以在人員進(jìn)入不該進(jìn)入的位置時(shí)斷開(kāi)流向重型機(jī)械的電流?；蛘?，如果下班后有人被發(fā)現(xiàn)，安全設(shè)備會(huì)發(fā)出警報(bào)。

當(dāng)然，開(kāi)發(fā)人員不僅限于識(shí)別人類?？梢杂?xùn)練ML算法來(lái)識(shí)別和分類任意數(shù)量的對(duì)象類型?；蛘?，也許有些用例需要視覺(jué)識(shí)別以外的東西。音頻識(shí)別 ML 算法可以替代以基于聲音而不是圖像觸發(fā)輸出。無(wú)論輸入類型如何，Microchip 及其 AI 初創(chuàng)合作伙伴的硬件和軟件工具都提供了一種快速簡(jiǎn)便的工作流程，可將 ML 功能帶到邊緣。

歸根結(jié)底，ML 算法與功能強(qiáng)大、低成本的嵌入式系統(tǒng)相結(jié)合，正在為世界帶來(lái)更強(qiáng)大、更智能的自動(dòng)化。嵌入式系統(tǒng)開(kāi)發(fā)人員現(xiàn)在可以使用大量工具來(lái)幫助他們快速且廉價(jià)地將機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)嵌入到他們的產(chǎn)品中。謹(jǐn)慎的產(chǎn)品開(kāi)發(fā)人員應(yīng)該問(wèn)，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)如何而不是是否可以適應(yīng)他們的產(chǎn)品，從而為潛在客戶提供額外價(jià)值。希望這個(gè)項(xiàng)目激發(fā)了想象力，你在問(wèn)自己：我如何利用機(jī)器學(xué)習(xí)將人工智能帶到我的產(chǎn)品的邊緣？=

Michael Parks, PE 是 Green Shoe Garage 的聯(lián)合創(chuàng)始人，Green Shoe Garage 是一家位于馬里蘭州西部的定制電子設(shè)計(jì)工作室和嵌入式安全研究公司。他制作了 Gears of Resistance 播客，以幫助提高公眾對(duì)技術(shù)和科學(xué)問(wèn)題的認(rèn)識(shí)。Michael 還是馬里蘭州的持證專業(yè)工程師，并擁有約翰霍普金斯大學(xué)的系統(tǒng)工程碩士學(xué)位。