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Machine Learning

L'integrazione di tecnologie di Intelligenza Artificiale e Machine Learning su dispositivi Edge è qualcosa che è reso ora possibile grazie all'avanzamento tecnologico delle soluzioni a microprocessore grazie alle quali è possibile avere integrato o istanziato in FPGA o collegato su bus un co-processore in grado di accelerare reti neurali e quindi di implementare algoritmi decisionali direttamente su edge.

I nostri servizi

DAVE Embedded Systems ha acquisito nel crso del tempo confidenza con queste tecnologie ed è in grado ora di supportare i clienti non solo nell'integrazione hardware di queste soluzioni ma anche nella vera e propria progettazione e costruzione di dispositivi edge connessi in grado di sfruttare le tecnologie del machine learning per prendere decisioni e migliorare continuamente i propri algoritmi decisionali.


  MODEL DESIGN

Pacchetto di servizi per la gestione del concetto di modello AI, la progettazione e la strategia di creazione di datasets

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  MODEL DEPLOYMENT

Pacchetto di servizi per l'integrazione e l'implementazione della formazione ai margini del modello di IA progettato.

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  CONTINUOUS LEARNING

Pacchetto di servizi per l'integrazione in una rete IoT completa del dispositivo al fine di raccogliere dati dal campo e continuare il training del modello.

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DATASHEET MACHINE LEARNING SERVICES

How we work

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MODEL DESIGN

Dal concept fino alla definizione, DAVE Embedded Systems è in grado di supportare ed affiancare il cliente nelle scelte e nelle modalità con cui costruire un progetto di Machine Learning. Costruire il modello richiede di capire il problema fisico, di comprendere quale tecnica meglio si adatta e quindi ricercare non solo dei dataset già pronti ma anche come effettuare le fasi successive di training e test per misurare l'accuratezza del modello.

Nel seguito i servizi inclusi nel pacchetto standard. In funzione delle specifiche di progetto la lista può essere modificata di conseguenza:

  • Model specification
  • Model design based on exhisting techniques
  • Dataset research and/or creation
  • Dataset artificial generation
  • PoC concept for model validation Model deployment strategy definition
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MODEL DEPLOYMENT

DAVE Embedded Systems è in grado di integrare soluzioni Machine Learning su dispositivi edge tenendo in considerazione tutti gli aspetti fondamentali per il corretto deployment sul campo di tali soluzioni. Costruire il dataset attorno ad algoritmi nuovi o pre-allenati, migliorarlo ed accrescerlo anche artificialmente per migliorarne l'apprendimento fino a progettare le procedure di integrazione sull'edge sono parte dei servizi che vengono offerti da DAVE Embedded Systems.

Nel seguito sono elencate le funzionalità tipicamente necessarie per il deployment del modello sull'edge:

  • Design of APIs for model integration on embedded system
  • MCU and MPU support to Machine Learning accelerator
  • Integration of ML algorithms on internal Neural Processing Unit
  • FPGA development for NPU acceleration
  • External ML engine integration with MPU or MCU architecture
  • Solution deployment for mass production integration

 

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CONTINUOUS LEARNING

I risultati di un algoritmo di Machine Learning possono essere notevolmente migliorati se si costruisce un meccanismo di feedback che possa continuamente ri-allenare l'algoritmo sulla base di nuovi dati. Per poter garantire il miglioramento continuo del modello è necessario conitnuare a raccogliere dati dal campo per essere utilizzati per affinare l'algoritmo stesso e quindi migliorare in modo tangibile i risultati predittivi. DAVE Embedded Systems è in grado di assistere i clienti in questo percorso di implementazione di un sistema retroazionato che si avvale pesantemente dei servizi IoT per essere implementato.

Per un rendimento ottimale delle soluzioni Machine Learning è necessario integrare un sistema di feedback per migliorare continuamente le prestazioni della soluzione stessa:

  • Edge design integrating IoT solutions
  • Remote update of both Edge system and Machine Learning subsystem
  • Remote data collection for dataset expansion
  • On-premises machine for continuous model training

Video

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