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CASE STUDY
Componentes para Machine Learning RUTRONIK Elektronische Bauelemente GmbH Tel.: +351 252 312 336 · Fax: +351 252 312 338 rutronik_pt@rutronik.com www.rutronik.com
O Machine Learning diretamente no dispositivo tem a capacidade de revolucionar inúmeros produtos, seja na categorização de objetos de um sensor de imagem, movimentos de um acelerómetro, ou sequências de uma transmissão áudio. Mas para conseguir isto os algoritmos devem funcionar em componentes integrados.
O desenvolvimento de aplicativos de Machine
não estão familiarizados com os seus limitados
Learning exige a gestão de várias áreas tecno-
recursos. Para que os modelos de formação
lógicas, mas a maioria das empresas apenas
sejam utilizados em SoCs móveis, FPGAS e mi-
possui algumas destas áreas representadas in-
croprocessadores, o modelo necessita de ser
ternamente. Os analistas de dados, engenheiros
otimizado e quantificado.
de Machine Learning e os programadores são,
Por outro lado, os fabricantes de semicon-
então, contratados para desenvolver, treinar,
dutores têm a tarefa de desenvolver produtos
ajustar e testar modelos de Machine Learning.
que satisfaçam novos requisitos relativamente
O problema é que estes modelos geralmente
ao desempenho, custo e fator de forma – tudo
não são executados num hardware integrado
com rígidas exigências na colocação no merca-
ou em dispositivos móveis porque a maioria dos
do. A flexibilidade é necessária para interfaces,
engenheiros de Machine Learning nunca usou
inputs, outputs e memória para que os produtos
modelos com hardware integrado e, por isso,
possam responder a uma série de aplicações.