Este guia ensinará como usar o plug-in de aprendizado de máquina para capturar e transmitir seus dados para nossas plataformas de parceiros de ML, onde você pode desenvolver soluções de aprendizado de máquina que podem ser implantadas em sua aplicação embarcada. O plug-in de ML funciona no MPLAB® Data Visualizer para que você possa capturar um fluxo de dados ao vivo do seu dispositivo de destino, selecionar a região de dados desejada e carregá-lo na plataforma de sua escolha ou registrar os dados em um arquivo para uso posterior.
A coleta e curadoria de dados é uma das etapas mais críticas no desenvolvimento de uma solução de ML. Geralmente é a atividade mais demorada no ciclo de projeto e o desempenho do modelo resultante é altamente dependente da qualidade dos dados. É por isso que é crucial ter ferramentas e processos eficazes para coletar dados. O objetivo do plug-in de ML é simplificar o processo de coleta de dados e permitir o rápido desenvolvimento de soluções de ML incorporadas.
Parceiros de design de ML da Microchip
A Microchip fez parceria com especialistas em ML incorporado para capacitar nossos desenvolvedores com as mais recentes ferramentas e tecnologias da área. Temos vários parceiros porque cada um deles tem seus próprios pontos fortes e áreas de especialização.
Com Edge Impulse e SensiML, os desenvolvedores podem criar soluções para uma ampla variedade de casos de uso utilizando vários tipos de sensores. Nossos parceiros fornecem as ferramentas necessárias em sua plataforma de desenvolvimento para validar e otimizar o desempenho do modelo antes da implantação.
Os Melhores Treinamentos sobre Sistemas embarcados e IoT
Cursos com professores qualificados para acelerar sua carreira e projetos
- Tipo de solução: classificação, regressão e detecção de anomalias
- Plataforma de desenvolvimento: Edge Impulse Studio
- Formato de saída: SDK de inferência de C++ (C/C++ de código aberto)
Carregue seus dados para o Edge Impulse Studio e comece a criar a próxima geração de dispositivos inteligentes com aprendizado de máquina incorporado. O Edge Impulse é uma estrutura de código aberto baseada no TensorFlow Lite para classificação, regressão e detecção de anomalias. Para saber mais, visite o site do Edge Impulse.
- Tipo de solução: classificação e detecção de anomalias
- Plataforma de desenvolvimento: Kit de ferramentas do SensiML Analytics
- Formato de saída: Pacote de conhecimento (Biblioteca C estática ou código-fonte)
Registre seus dados em um arquivo para importação no Analytics Toolkit da SensiML para começar a desenvolver soluções de classificação e detecção de anomalias que podem ser implantadas em seu aplicativo incorporado. O Analytics Toolkit é ótimo para iniciantes e especialistas, pois fornece ferramentas de AutoML e pipelines de ML totalmente personalizáveis. Para saber mais visite o site da SensiML.
As soluções de parceiros são adequadas para implantação em microcontroladores e microprocessadores de 32 bits baseados em Microchip Arm® Cortex®.
Materiais
Ferramentas de hardware
Este guia aborda o uso do SAMD21 ML Kit para coleta de dados como exemplo, no entanto, qualquer dado de série temporal pode ser usado para criar soluções de ML com Edge Impulse e SensiML.
Ferramentas de software
- MPLAB X Ambiente de Desenvolvimento Integrado (IDE)
- Compilador XC32
- Visualizador de dados MPLAB
- Plug-in de ML
O ML Plugin e o MPLAB Data Visualizer podem ser instalados como plugins para o MPLAB X IDE através do gerenciador de plugins ou o ML Plugin como um plugin para o MPLAB Data Visualizer Standalone.
Exemplo de Firmware
- Firmware do registrador de dados do kit SAMD21 ML – dados IMU de 6 eixos para soluções baseadas em vibração, rotação e movimento
Procedimento
Para usar o ML Plugin, o MPLAB Data Visualizer deve primeiro ser configurado para receber dados do dispositivo de destino desejado. Isso envolve a configuração da conexão serial, bem como o streamer variável, que analisará as variáveis do fluxo serial. Depois que as fontes de dados forem plotadas no painel Tempo (Time), clique no botão Marcar para marcar os dados visíveis para uso no plug-in de ML. O botão Marcar coloca os cursores (A e B) nos limites do gráfico visível para que os dados visíveis possam ser usados no plug-in de ML.
Para selecionar uma nova região de dados, role e amplie conforme necessário no painel Tempo e clique em Marcar quando o segmento desejado estiver precisamente dentro da janela visível. Alternativamente, os limites da janela de tempo podem ser definidos manualmente no menu Eixo de Tempo à direita, antes de pressionar o botão Marcar.
Capturando dados do sensor com o MPLAB Data Visualizer
- Programe o kit com o firmware do registrador de dados
Use o MPLAB X IDE para programar o Kit SAMD21 ML com o projeto exemplo fornecido. Certifique-se de selecionar a configuração correta do projeto no MPLAB X antes de programar o dispositivo. Existem duas configurações para suportar ambas as versões do Kit SAMD21 ML.
- IMU2 (Bosch): SAMD21_IOT_WG_BMI160
- IMU14 (TDK): SAMD21_IOT_WG_ICM42688
Se você não estiver familiarizado com o MPLAB X IDE, visite a página de ajuda do desenvolvedor “MPLAB® X IDE“.
As configurações gerais de aplicação do SAMD21 Data Logger, como a taxa de amostragem do sensor e o formato de registro de dados, podem ser encontradas em app_config.h. É aqui também que os eixos individuais da IMU podem ser habilitados ou desabilitados. Este guia usará apenas os três eixos do acelerômetro, no entanto, os eixos registrados podem ser reconfigurados conforme necessário com base na aplicação.
Uma vez que o kit é programado com a configuração desejada, você está pronto para passar a coletar o fluxo de dados seriais com o MPLAB Data Visualizer.
Se você não estiver familiarizado com o MPLAB Data Visualizer, consulte o “Guia do Usuário do Data Visualizer“.
- Configurar o Visualizador de Dados MPLAB
Deixe a placa conectada ao computador e abra o MPLAB Data Visualizer. Carregue o arquivo do espaço de trabalho do Visualizador de Dados 3dof-imu-acc.dvws encontrado no repositório de firmware de exemplo. Esta área de trabalho já contém o streamer de variável necessário para analisar os dados da IMU e irá plotar cada variável assim que a porta serial estiver configurada.
Depois de carregar o arquivo do espaço de trabalho do Visualizador de Dados, selecione a Conexão Serial/CDC que corresponde ao Kit SAMD21 ML. Ajuste a taxa de transmissão para 115200 e clique em Aplicar. A conexão DGI também pode ser desabilitada, pois não usaremos nenhum dado de depuração.
Use o botão play na Conexão Serial/CDC para iniciar a coleta de dados do kit. Depois que os dados estiverem sendo transmitidos, eles estarão disponíveis para uso com o streamer variável.
Agora selecione a mesma Conexão Serial/CDC como fonte de dados de entrada para o streamer de variável IMU, para que os eixos de dados possam ser analisados a partir do fluxo.
Os dados IMU devem agora estar disponíveis no gráfico de tempo. Clique duas vezes em qualquer lugar dentro do gráfico de tempo para iniciar/parar a rolagem do eixo do tempo.
- Selecione a região de dados e marque a janela de tempo
Assim que as fontes de dados desejadas estiverem plotadas no gráfico, selecione uma região de interesse nos dados, concentrando o gráfico de tempo nesta região. Você pode arrastar os gráficos na janela de tempo para a região de dados desejada enquanto rola para aumentar ou diminuir o zoom conforme necessário. Quando estiver satisfeito com os dados visíveis no gráfico de tempo, clique no botão Marcar para marcar essa região de dados para uso no plug-in de ML.
Pressionar Marcar colocará os cursores nos limites da janela visível. Primeiro, selecione uma nova região de dados, reposicione os dados desejados no gráfico de tempo e pressione Marcar novamente.
Depois de marcar o painel Hora, os dados estão prontos para serem usados no plug-in de ML. Esse processo geral de configuração, plotagem e marcação do fluxo de dados seriais pode ser seguido para qualquer tipo de dados seriais de tempo disponíveis no Visualizador de Dados.
Os dados também podem ser registrados diretamente em um arquivo clicando em Snapshot no menu Time Axis do Data Visualizer. Isso marcará automaticamente os dados visíveis e permitirá salvá-los no formato .csv ou .json.
Usando o plug-in de ML
Impulso de borda
Ao usar o plug-in de ML com o Edge Impulse, você pode fazer upload de novos dados para a guia Aquisição de dados no Edge Impulse Studio. Isso é usado para coletar os dados de treinamento e teste que serão usados para desenvolver o modelo. Depois de treinar um modelo no estúdio Edge Impulse, o plug-in de ML pode ser usado para testar o desempenho do modelo fazendo upload de novos segmentos de dados para o endpoint de teste e visualizando os resultados da classificação no plug-in de ML.
Para obter um guia detalhado sobre a funcionalidade do Edge Impulse, consulte “Usando o plug-in de ML com o Edge Impulse“.
SensiML
Ao usar o plug-in de ML com SensiML, você pode salvar dados em um arquivo CSV formatado para importação no Laboratório de captura de dados do SensiML. O plug-in de ML também oferece uma opção para gerar um arquivo .dcli (um arquivo de metadados SensiML baseado em JSON) que contém metadados adicionais sobre sua amostra.
Para obter um guia detalhado sobre a funcionalidade SensiML, consulte “Usando o plug-in ML com SensiML“.
Resultados
Agora você deve entender o processo geral de coleta de dados do sensor ao vivo do seu dispositivo de destino com o MPLAB Data Visualizer e, em seguida, enviá-los para uma de nossas plataformas de parceiros de ML com o plug-in de aprendizado de máquina. Agora que isso está resolvido, você pode começar a trabalhar no desenvolvimento de soluções de ML otimizadas para bordas que podem ser implantadas em seu aplicativo incorporado.
Texto original publicado em: ML Partners Plugin User’s Guide. Traduzido pela Equipe Embarcados.
O que achou das soluções? Veja onde comprar componentes Microchip e solicitar amostras de canais oficiais: Link
Microchip na América Latina
A Artimar é representante comercial das principais fábricas mundiais de componentes eletrônicos. Com 60 anos de tradição, atua em parceria com a Microchip por 31 anos, juntos sempre buscando trazer alta tecnologia com novos recursos e produtos que ajudam no setor de eletroeletrônica em toda a América Latina.
A Artimar pode te ajudar a encontrar a melhor solução para o seu projeto. Possuímos uma equipe de especialistas que estão prontos para te ajudar.
Clique abaixo e tenha acesso ao suporte técnico Artimar, distribuidores autorizados Microchip para adquiri os seus produtos ou entre em contato conosco: https://www.artimar.com.br/comprar-microchip/
Traduzido pela Equipe Embarcados. Visite a página da Microchip No Embarcados
(*) Este post foi patrocinado pela Microchip
