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SensiML lanza la primera solución completa AutoML de código abierto para el desarrollo Edge AI/ML

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SensiML lanza la primera solución completa AutoML de código abierto para el desarrollo Edge AI/ML Imagen: SensiML
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Establece una base para la innovación en ML de última generación impulsada por la comunidad, incluida la IA generativa, la generación de datos sintéticos y el aprendizaje de última generación. La solución agnóstica de hardware es compatible con una amplia gama de procesadores de borde y proveedores de silicio.

SensiML™ Corporation, líder en software de IA para IoT y filial de QuickLogic, ha anunciado hoy que está revolucionando el mercado TinyML* al ser la primera en ofrecer una solución AutoML completa y de código abierto para el desarrollo de aplicaciones de IA/ML de borde con su popular aplicación Analytics Studio. El modelo de código abierto ya prevalece para las bibliotecas de IA altamente adoptadas, como TensorFlow* y PyTorch*, pero hasta ahora elude las herramientas de desarrollo AutoML completas dirigidas a dispositivos IoT edge.

AutoML, o aprendizaje automático de máquinas, simplifica y acelera enormemente el proceso de creación de modelos de aprendizaje automático. Esto hace que el aprendizaje automático sea más accesible para los desarrolladores que no tengan conocimientos especializados en ciencia de datos. La creación de modelos de ML para microcontroladores IoT y SoC de borde es especialmente compleja porque requiere combinar la ciencia de datos con la optimización de código integrado para dispositivos con memoria y potencia de cálculo limitadas. AutoML ayuda a superar estos retos.

La innovadora oferta de código abierto de SensiML promete ofrecer una mayor creatividad, innovación y transparencia del código de IA a la comunidad mundial de desarrolladores de dispositivos IoT y amplía el acceso de la empresa al mercado en rápido crecimiento que, según las previsiones de ABI Research, alcanzará los 3.500 millones de dispositivos periféricos con IA en 2027. Analytics Studio de SensiML aporta capacidad de detección inteligente a una amplia gama de dispositivos de borde IoT, como los siguientes ejemplos de aplicaciones del mundo real:

- Dispositivos y prendas de vestir que analizan y entrenan el movimiento humano y la ergonomía en tiempo real.
- Sensores de mantenimiento predictivo y detección de anomalías que reconocen y reaccionan localmente ante fallos en maquinaria, bombas y válvulas de fábricas y plantas.
- Puntos finales de automatización y seguridad de edificios con detección de eventos acústicos, reconocimiento de palabras clave e identificación de interlocutores.

Hasta ahora, los desarrolladores de dispositivos IoT que emprendían lo que a menudo eran sus primeros proyectos de IA/ML tenían que vadear un mercado fragmentado de herramientas patentadas con capacidades variables y hojas de ruta poco claras. El lanzamiento de código abierto de Analytics Studio de SensiML marca un hito importante en el sector de las herramientas de software de IA para el borde del IoT:

- Generación de modelos independiente de la plataforma: La arquitectura de código abierto y estilo plug-in de SensiML es compatible con una amplia gama de MCU, SoC acelerados por IA/ML y motores de IA, lo que inspira confianza a los desarrolladores para crear conjuntos de datos de IA utilizando herramientas flexibles no vinculadas a proveedores, chipsets o motores de inferencia específicos.

- Entradas de sensores de series temporales: Ofrece compatibilidad con todos los sensores de series temporales imaginables, como micrófonos, acelerómetros, giroscopios, IMU, células de carga, galgas extensométricas, sensores PIR y muchos más. Las entradas pueden mezclarse para crear modelos más complejos con algoritmos de fusión de sensores.

- Innovación rápida: La rápida evolución de la IA/ML exige un enfoque de código abierto para aprovechar la experiencia de una comunidad de desarrolladores más amplia, acelerando innovaciones clave como la IA generativa, los datos sintéticos y los avances en el aprendizaje de los bordes.

- Flexibilidad: Analytics Studio admite múltiples mecanismos de desarrollo de modelos, desde la generación de modelos mediante AutoML con solo apuntar y hacer clic, pasando por el modelado de interfaz de usuario sin código con control total de canalización, hasta la creación de modelos totalmente programática mediante el SDK de Python.

- Extensibilidad: Analytics Studio proporciona generación de modelos para modelos básicos basados en características, modelos de regresión, ML clásico y redes neuronales de aprendizaje profundo. Su rica biblioteca de más de 80 generadores de características también incluye la posibilidad de añadir fácilmente transformaciones, filtros, características y clasificadores personalizados, lo que facilita la mejora por parte de los desarrolladores de la comunidad.

SensiML OSS AutoML SolutionAl pasar a un modelo de licencia dual que incluye una opción de código abierto, SensiML ofrece su solución IoT edge AutoML como una base de código construida a lo largo de siete años para beneficiar a una comunidad de desarrolladores más amplia para la mejora y la contribución colaborativas. Con el apoyo de la comunidad, SensiML pretende ampliar Analytics Studio para incluir:

- Desarrollo y ajuste de modelos de IA generativa
- Aumento del conjunto de datos sintéticos
- Soporte local de LLM
- Reconocimiento de objetos a partir de flujos de datos de imagen y vídeo
- Ajuste y aprendizaje mejorados de modelos de bordes
- Más integraciones y optimizaciones de MCU, MPU, NPU y GPU
- Más plantillas de modelos preentrenados para casos de uso en el mundo real

Los usuarios nuevos y existentes tendrán la flexibilidad de elegir entre la versión de código abierto de SensiML de Analytics Studio o su implementación de servicio en la nube SaaS totalmente gestionado y soportado basado en la misma tecnología central.

«Hace cuatro años, QuickLogic, nuestra empresa matriz, lanzó la primera solución eFPGA de código abierto», dijo Chris Rogers, CEO de SensiML. «Estamos aprovechando este éxito para democratizar el desarrollo edge AI/ML con nuestras sólidas herramientas. Esta iniciativa de código abierto acelerará la adopción de edge AI/ML, beneficiará la flexibilidad del usuario final e impulsará el crecimiento de SaaS de SensiML y el valor de las herramientas de marca privada para nuestra creciente lista de socios de la industria.»

Disponibilidad

SensiML lanzará su repositorio público GitHub y la documentación del motor AutoML a principios de este verano. Los desarrolladores interesados en recibir actualizaciones y convertirse en colaboradores de esta tecnología pionera pueden registrarse en el sitio web de SensiML. (SensiML)

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