다양한 제품을 개발하고 그 기능을 개선하려는 임베디드 시스템 설계자들에게 머신러닝(Machine Learning, ML)은 갖춰야 할 필수 구현 사항으로 점차 인식되고 있다. 마이크로컨트롤러, 혼합 신호, 아날로그 반도체 및 플래시-IP 솔루션 분야의 세계적 리더인 마이크로칩테크놀로지(아시아 총괄 및 한국대표: 한병돈)는 이러한 요구에 부응하기 위해 간소화된 머신러닝 모델을 개발할 수 있는 통합 워크플로우 MPLAB® 머신러닝 개발 스위트를 출시했다. 이 소프트웨어 툴 키트는 마이크로칩의 MCU 및 MPU 제품군 전반에 걸쳐 활용될 수 있어 머신러닝 추론(Inference) 작업을 보다 빠르고 효율적으로 구현할 수 있다.

마이크로칩의 개발 시스템 사업부 이사 로저 리치(Rodger Richey)는 “머신러닝은 임베디드 컨트롤러의 새로운 표준이 되고 있으며, 엣지에서 머신러닝을 활용하면 클라우드 통신에 의존하는 시스템 대비 더욱 강력한 보안성과 전력 효율성을 갖춘 제품을 만들 수 있다”라며 “임베디드 엔지니어를 위해 고안된 마이크로칩의 특별한 통합 솔루션은 32비트 MCU와 MPU뿐만 아니라 최초로 8비트와 16비트 디바이스를 지원하여 효율적인 제품 개발을 가능하도록 한다”고 말했다.

머신러닝은 일련의 알고리즘 방법을 사용하여 대량의 데이터 세트에서 패턴을 선별 및 추출해 의사 결정을 내린다. 이러한 머신러닝을 통한 의사결정은 일반적인 수동 처리 방식보다 빠르고 정확하며 업데이트가 용이하다. 이에 따라 머신러닝은 예측 및 유지보수 솔루션에 활용될 수 있어 마이크로칩의 고객들이 산업, 제조, 가전 및 자동차 애플리케이션 분야에서 사용되는 장비의 잠재적인 문제를 정확하게 예측할 수 있도록 도와준다.

MPLAB® 머신러닝 개발 스위트는 엔지니어들이 고효율의 공간 절약적인(small-footprint) 머신러닝 모델 구축을 가능하게 한다. 또한 이 솔루션의 툴 키트는 자동 머신러닝(AutoML)을 기반으로 하고 있어, 추출, 학습, 검증 및 테스팅과 같은 반복적이고, 지루하며, 시간이 많이 소요되는 모델 구축 작업을 없애고 MCU와 MPU의 메모리 제약 사항을 고려하여 모델을 최적화한다.

이 새로운 툴 키트를 MPLAB X 통합 개발 환경(IDE)과 함께 사용하면 머신러닝 프로그래밍 지식이 적거나 전혀 없는 개발자들도 손쉽게 솔루션을 구현할 수 있어 데이터 과학자를 고용하는 비용을 줄일 수 있다. 숙련된 머신러닝 개발자들은 이를 통해 높은 수준의 정교한 제어가 가능하다.

또한 마이크로칩은 TensorFlow Lite버전에서 모델을 가져와 MPLAB Harmony v3 프로젝트에서 사용할 수 있는 옵션도 제공한다. MPLAB Harmony v3는 완전히 통합된 임베디드 소프트웨어 개발 프레임워크로, 유연하고 상호 운용 가능한 소프트웨어 모듈을 제공하여 추가 가치를 창출할 수 있는 새로운 기능을 개발하는 과정을 간소화하고, 제품 출시에 필요한 기간을 줄여준다. 추가로 VectorBlox™ Accelerator SDK(소프트웨어 개발 키트)는 PolarFire® FPGAs와 함께 사용할 경우 콘볼루션 신경망(CNN) 기반의 인공지능/머신러닝(AI/ML) 추론(inference) 작업을 가장 전력 효율적으로 실행할 수 있다.

MPLAB 머신러닝 개발 스위트는 엣지 제품에 머신러닝 추론(inference) 작업을 실행하는데 필요한 제품 설계 및 최적화를 지원하는 툴을 제공한다. 마이크로칩 머신러닝 솔루션 페이지를 방문하면 직관적인 마이크로칩의 머신러닝 툴을 통해 개발 과정을 간소화면서도 더 적은 비용으로 빠르게 시장에 제품을 출시할 수 있는 방법을 확인할 수 있다.

현재 MPLAB 머신러닝 개발 스위트는 무료 버전을 통해 기능 및 성능을 평가할 수 있으며, 가격은 라이선스의 종류에 따라 달라진다.