將機器學習Machine Learning（ML）加入現有的MCU設計OK嗎？龐大的ML軟件框架令您卻步？想沿用現有的設計與工具，可行嗎？現今常見有兩種方法，第一種是透過網絡將其感測的信息傳輸到云端，借著云端強大的運算能力，再將判斷結果傳回。Microchip有相當多這類成熟的解決方案，可讓您輕松連到云端。

 

另一種方法則可直接在MCU上做運算判斷，雖然運算能力比不上云端，但對某些小型傳感器或數據應用，先在MCU做一些門坎值判斷算法，反而毋須考慮網絡帶寬不夠、能耗太高、傳輸延遲等問題，更不用擔心傳輸數據的安全性。為此，Microchip除了提供輕松入手的設計環(huán)境（如軟硬件工具/參考設計與平臺等），亦與多家第三方工具平臺合作，讓您更容易實現理想設計。

Microchip針對智能預測性維護（Smart Predictive Maintenance）、智能人機接口（Smart HMI）、手勢識別（Gesture Recognition）等，皆有相對應的方案。例如透過動作手勢識別引擎庫（Motion Gesture Recognition Engine Library）可快速將觸控手勢辨識配置到設計中。

 

Microchip也提供ML插件，搭配原先的MPLAB? Data Visualizer。讓您在設計時，可以直接擷取及傳送數據給ML第三方工具平臺作處理，輕松將機器學習融入到MCU程序代碼中，令機器學習不再是遙不可及的事。

 
Microchip有多種機器學習相關的開發(fā)板，選擇合適您的套件，一同進入MCU機器學習的世界吧。