L’azienda semplifica e accelera lo sviluppo di sistemi di edge AI con silicio, software, strumenti, applicazioni pronte per la produzione e supporto da un ecosistema in crescita di partner
Un importante passo in avanti nell’innovazione dell’intelligenza artificiale (IA) e dell’apprendimento automatico (ML) è lo spostamento dei modelli ML dal cloud all’edge per applicazioni di inferenza e processo decisionale in tempo reale nelle reti industriali, automotive, dei data center e dell’Internet of Things (IoT) consumer odierni. Microchip Technology (Nasdaq: MCHP) ha ampliato la sua offerta di intelligenza artificiale edge con soluzioni complete che semplificano lo sviluppo di applicazioni pronte per la produzione utilizzando i suoi microcontroller (MCU) e microprocessori (MPU), i dispositivi che si trovano più vicini ai numerosi sensori all’edge che raccolgono i dati dei sensori, controllano i motori, attivano allarmi e attuatori e altro ancora.
I prodotti di Microchip sono da tempo i cavalli di battaglia del design embedded e le nuove soluzioni trasformano i suoi MCU e MPU in piattaforme complete per portare l’intelligenza sicura, efficiente e scalabile, all’edge. L’azienda ha rapidamente costruito ed ampliato il suo crescente e completo portfolio di silicio, software e strumenti che risolvono le sfide di prestazioni, consumo energetico e sicurezza dell’edge AI, semplificando al contempo l’implementazione.
“L’Edge AI non è più sperimentale, ma una realtà ormai scontata, grazie ai numerosi vantaggi che offre rispetto alle implementazioni cloud”, ha affermato Mark Reiten, corporate vice president of Edge AI business unit. di Microchip. “Abbiamo creato la nostra divisione Edge AI per combinare i nostri MCU, MPU e FPGA con modelli ML ottimizzati, accelerazione dei modelli e strumenti di sviluppo robusti. Ora, l’aggiunta della prima soluzione della nostra famiglia di soluzioni applicative pianificate accelera la progettazione di sistemi intelligenti sicuri ed efficienti, pronti per essere implementati in mercati esigenti”.
Le nuove soluzioni applicative full-stack di Microchip per i suoi MCU e MPU comprendono
modelli pre-addestrati e implementabili, nonché codice applicativo che può essere modificato, migliorato e applicato a diversi ambienti. Ciò può essere fatto sia tramite il software integrato e gli strumenti di sviluppo ML di Microchip, sia tramite quelli dei partner Microchip. Le nuove soluzioni includono:
- Rilevamento e classificazione di pericolosi guasti da arco elettrico utilizzando l’analisi dei segnali basata sull’intelligenza artificiale
- Monitoraggio delle condizioni e valutazione dello stato di salute delle apparecchiature per la manutenzione predittiva
- Riconoscimento facciale con rilevamento della vivacità a supporto della verifica sicura dell’identità sul dispositivo
- Individuazione di parole chiave per interfacce di controllo e comando per consumer, industriale e automotive
Strumenti di Sviluppo per Edge AI
Gli ingegneri possono sfruttare le familiari piattaforme di sviluppo di Microchip per prototipare e distribuire rapidamente modelli di intelligenza artificiale, riducendo la complessità e accelerando i cicli di progettazione. L’MPLAB® X Integrated Development Environment (IDE) dell’azienda, con il suo MPLAB Harmony software framework e l’ MPLAB ML Development Suite plug-in offre un approccio unificato e scalabile per supportare l’integrazione di modelli di intelligenza artificiale incorporati attraverso librerie ottimizzate.
Gli sviluppatori possono, ad esempio, iniziare con semplici attività di proof of concept su MCU a 8 bit e spostarle poi su applicazioni ad alte prestazioni pronte per la produzione su MCU a 16 o 32 bit di Microchip.
Per i suoi FPGA, la piattaforma di inferenza VectorBlox™ Accelerator SDK 2.0 AI/ML di Microchip accelera la visione, la Human-Machine Interface (HMI), l’analisi dei sensori e altri carichi di lavoro ad alta intensità computazionale all’edge, consentendo al contempo l’addestramento, la simulazione e l’ottimizzazione dei modelli all’interno di un flusso di lavoro coerente.
Altri supporti includono strumenti di formazione e abilitazione come il design di riferimento per il controllo del motore dell’azienda, con i suoi dsPIC® DSC per l’estrazione dei dati in una pipeline di dati di Edge AI in tempo reale, e altri per la disaggregazione del carico nella misurazione elettronica intelligente, il rilevamento e il conteggio degli oggetti e la sorveglianza del movimento. Microchip aiuta anche a risolvere le sfide dell’edge AI attraverso componenti complementari necessari per la progettazione e lo sviluppo del prodotto.
Questi includono dispositivi PCIe® che collegano il calcolo integrato all’edge e moduli di alimentazione ad alta densità che consentono l’edge AI nell’automazione industriale e nelle applicazioni dei data center.
La società di analisi IoT Analytics ha affermato nel suo October 2025 market report che l’integrazione delle funzionalità di edge AI direttamente nei microcontroller (MCU) è una delle quattro principali tendenze del settore, consentendo applicazioni basate sull’intelligenza artificiale “… che riducono la latenza, migliorano la privacy dei dati e diminuiscono la dipendenza dall’infrastruttura cloud”. L’iniziativa di Microchip nel campo dell’intelligenza artificiale rafforza questa tendenza con la sua piattaforma MCU e MPU, nonché con i suoi FPGA. Gli ecosistemi di edge AI richiedono sempre più spesso il supporto sia di acceleratori software di intelligenza artificiale che di accelerazione hardware integrata su più dispositivi con una vasta gamma di configurazioni di memoria.
Disponibilità
Microchip sta lavorando attivamente con i clienti delle sue soluzioni applicative full stack, fornendo una varietà di formazione sui modelli e altro supporto per il flusso di lavoro. L’azienda sta anche collaborando con diversi partner il cui software fornisce agli sviluppatori ulteriori opzioni pronte da l’implementare.
