SensiML強大的Analytics Studio軟件開發工具的開源版本-Piccolo AI發布了!Piccolo AI遵循AGPL許可，面向個人開發者、研究人員和AI愛好者，旨在將AutoML的功能引入微控制器和IoT邊緣設備，使其更容易生成ML推理模型，而無需廣泛的數據科學專業知識。對于企業團隊，請聯系SensiML獲取軟件許可。

Piccolo AI項目包括

SensiML的ML引擎：支持AutoML模型構建、傳感器數據管理、模型跟蹤和嵌入式固件生成。

嵌入式ML SDK：SensiML的推理和DSP SDK設計用于在邊緣設備上構建和運行DSP和ML管道。

Analytic Studio UI：一個直觀的web界面，與SensiML ML引擎一起構建TinyML應用程序。

SensiML Python Client：允許通過Jupyter Notebook編程訪問REST API服務。

Piccolo AI目前針對時間序列傳感器數據的分類進行了優化。Piccolo AI支持的常見用例包括：

聲音事件檢測、活動識別、手勢檢測、異常檢測、關鍵字識別、振動分類。

為什么選擇Piccolo AI?

毫不費力的AutoML：自動生成適合智能物聯網產品的機器學習模型。

微控制器和邊緣設備就緒：非常適合直接在物聯網硬件上部署高效的ML模型。

開源及社區驅動：成為蓬勃發展的開發者社區的一部分，為Piccolo AI的持續改進做出貢獻。

SensiML的Analytics Studio的開源發布標志著物聯網邊緣人工智能軟件工具行業的一個重要里程碑，它提供：

與平臺無關的模型生成

開源架構支持廣泛的MCU, AI/ML加速SoC和AI引擎，激發開發人員使用靈活的工具構建ML數據集的信心，而不依賴于特定的供應商，芯片組或推理引擎。

時序傳感器輸入

支持所有時間序列傳感器，如麥克風、加速度計、陀螺儀、IMU、稱重傳感器、應變計、PIR傳感器等。輸入可以混合用于帶傳感器融合算法的更復雜的模型。

快速創新

人工智能/機器學習的快速發展需要一種開源方法來利用更廣泛的開發人員社區專業知識，加速關鍵創新，如生成式人工智能、合成數據和邊緣學習進步。

靈活性

Analytics Studio支持多種模型開發機制，從點擊式AutoML驅動的模型生成，到無代碼UI建模，以及完全編程的Python SDK模型創建。

可擴展性

Analytics Studio為基礎特征模型、回歸模型、經典ML和深度學習神經網絡提供模型生成。擁有80多個功能生成器庫，還包括輕松添加自定義轉換、過濾器、功能和分類器的能力，使社區開發人員可以輕松地對其進行增強。

訪問Piccolo AI GitHub倉庫https://github.com/sensiml/piccolo，下載Piccolo AI。

Piccolo AI還可以與Data Studio一起工作為機器學習模型收集高質量、標記的訓練數據，助力物聯網應用開發復雜、可靠的傳感器算法需求。用戶將可以靈活地選擇SensiML的Analytics Studio開源版本或基于相同核心技術的SaaS云服務實現。

麥克泰技術是SensiML在中國的代理商，