SensiML強大的Analytics Studio軟件開發(fā)工具的開源版本-Piccolo AI發(fā)布了!Piccolo AI遵循AGPL許可，面向個人開發(fā)者、研究人員和AI愛好者，旨在將AutoML的功能引入微控制器和IoT邊緣設備，使其更容易生成ML推理模型，而無需廣泛的數(shù)據(jù)科學專業(yè)知識。對于企業(yè)團隊，請聯(lián)系SensiML獲取軟件許可。

Piccolo AI項目包括

SensiML的ML引擎：支持AutoML模型構建、傳感器數(shù)據(jù)管理、模型跟蹤和嵌入式固件生成。

嵌入式ML SDK：SensiML的推理和DSP SDK設計用于在邊緣設備上構建和運行DSP和ML管道。

Analytic Studio UI：一個直觀的web界面，與SensiML ML引擎一起構建TinyML應用程序。

SensiML Python Client：允許通過Jupyter Notebook編程訪問REST API服務。

Piccolo AI目前針對時間序列傳感器數(shù)據(jù)的分類進行了優(yōu)化。Piccolo AI支持的常見用例包括：

聲音事件檢測、活動識別、手勢檢測、異常檢測、關鍵字識別、振動分類。

為什么選擇Piccolo AI?

毫不費力的AutoML：自動生成適合智能物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的機器學習模型。

微控制器和邊緣設備就緒：非常適合直接在物聯(lián)網(wǎng)硬件上部署高效的ML模型。

開源及社區(qū)驅動：成為蓬勃發(fā)展的開發(fā)者社區(qū)的一部分，為Piccolo AI的持續(xù)改進做出貢獻。

SensiML的Analytics Studio的開源發(fā)布標志著物聯(lián)網(wǎng)邊緣人工智能軟件工具行業(yè)的一個重要里程碑，它提供：

與平臺無關的模型生成

開源架構支持廣泛的MCU, AI/ML加速SoC和AI引擎，激發(fā)開發(fā)人員使用靈活的工具構建ML數(shù)據(jù)集的信心，而不依賴于特定的供應商，芯片組或推理引擎。

時序傳感器輸入

支持所有時間序列傳感器，如麥克風、加速度計、陀螺儀、IMU、稱重傳感器、應變計、PIR傳感器等。輸入可以混合用于帶傳感器融合算法的更復雜的模型。

快速創(chuàng)新

人工智能/機器學習的快速發(fā)展需要一種開源方法來利用更廣泛的開發(fā)人員社區(qū)專業(yè)知識，加速關鍵創(chuàng)新，如生成式人工智能、合成數(shù)據(jù)和邊緣學習進步。

靈活性

Analytics Studio支持多種模型開發(fā)機制，從點擊式AutoML驅動的模型生成，到無代碼UI建模，以及完全編程的Python SDK模型創(chuàng)建。

可擴展性

Analytics Studio為基礎特征模型、回歸模型、經(jīng)典ML和深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡提供模型生成。擁有80多個功能生成器庫，還包括輕松添加自定義轉換、過濾器、功能和分類器的能力，使社區(qū)開發(fā)人員可以輕松地對其進行增強。

訪問Piccolo AI GitHub倉庫https://github.com/sensiml/piccolo，下載Piccolo AI。

Piccolo AI還可以與Data Studio一起工作為機器學習模型收集高質量、標記的訓練數(shù)據(jù)，助力物聯(lián)網(wǎng)應用開發(fā)復雜、可靠的傳感器算法需求。用戶將可以靈活地選擇SensiML的Analytics Studio開源版本或基于相同核心技術的SaaS云服務實現(xiàn)。

麥克泰技術是SensiML在中國的代理商，