将机器学习Machine Learning（ML）加入现有的MCU设计OK吗？庞大的ML软体框架令您却步？想沿用现有的设计与工具，可行吗？现今常见有两种方法，第一种是透过网路将其感测的资讯传输到云端，藉着云端强大的运算能力，再将判断结果传回。Microchip有相当多这类成熟的解决方案，可让您轻松连到云端。

另一种方法则可直接在MCU上做运算判断，虽然运算能力比不上云端，但对某些小型感测器或资料应用，先在MCU做一些门槛值判断演算法，反而毋须考虑网路频宽不够、能耗太高、传输延迟等问题，更不用担心传输资料的安全性。为此，Microchip除了提供轻松入手的设计环境（如软硬体工具/叁考设计与平台等），亦与多家第三方工具平台合作，让您更容易实现理想设计。

Microchip针对智能预测性维护（Smart Predictive Maintenance）、智能人机介面（Smart HMI）、手势识别（Gesture Recognition）等，皆有相对应的方案。例如透过动作手势识别引擎库（Motion Gesture Recognition Engine Library）可快速将触控手势辨识配置到设计中。

Microchip也提供ML??件，搭配原先的MPLAB^® Data Visualizer。让您在设计时，可以直接撷取及传送资料给ML第三方工具平台作处理，轻松将机器学习融入到MCU程式码中，令机器学习不再是遥不可及的事。

Microchip有多种机器学习相关的开发板，选择合适您的套件，一同进入MCU机器学习的世界吧。

如需了解更多有关机器学习解决方案，请叁考官网连结如下∶

https://www.microchip.com/en-us/solutions/machine-learning

本文作者为：Microchip主任应用工程师 林周正