SAMD21-Evaluierungskit EV45Y33A für maschinelles Lernen

Das SAMD21-Evaluierungskit EV45Y33A von Microchip Technology für maschinelles Lernen enthält den Arm®-Cortex®-M0+-basierten 32-Bit-Mikrocontroller (MCU) SAMD21G18 mit integriertem Debugger (nEDBG), ein sicheres Element in Form des CryptoAuthentication™-IC ATECC608A und den vollständig zertifizierten Wi-Fi®-Netzwerkcontroller ATWINC1510. Mit dem hochpräzisen Temperatursensor MCP9808 von Microchip, einem Lichtsensor und einem Zusatzboard mit dem BMI160 von Bosch, einer energieeffizienten Trägheitsmesseinheit (IMU), können Entwickler Daten für das Anlernen und die Erstellung von Modellen für das maschinelle Lernen sammeln.

Unternehmen und Entwickler suchen nach neuen Wegen, um die Barriere für den Einstieg in die Spitzentechnologie des maschinellen Lernens zu senken. Edge Impulse hilft Entwicklern durch Bereitstellung einer vollständigen webbasierten tinyML-Pipeline, während Cartesiam die einfache Erstellung statischer Bibliotheken ermöglicht, die direkt auf Arm-Cortex-M-MCU lernen und schlussfolgern können. Motion Gestures erleichtert die Erkennung einer Vielzahl von Gesten auf eingebetteten Geräten. Zudem hat sich Microchip mit jedem dieser Branchenführer zusammengetan, um die Leistungsfähigkeit dieser Werkzeuge für das maschinelle Lernen in ihre proprietäre MPLAB-X-IDE einzubringen. Um Anwendern den Einstieg in Datenerfassung, Anlernmodelle und Inferenzimplementierung zu erleichtern, hat Microchip außerdem das Evaluierungskit EV45Y33A herausgebracht.

Merkmale

• Arm-Cortex-M0+-basierter 32-Bit-Mikrocontroller (MCU) SAMD21G18 mit integriertem Debugger (nEDBG)
• CryptoAuthentication-IC ATECC608A als sicheres Element
• Vollständig zertifizierter Wi-Fi-Netzwerk-Controller ATWINC1510
• Hochpräziser Temperatursensor MCP9844
• Zusatzboard mit energieeffizienter Trägheitsmesseinheit (IMU) BMI160 von Bosch