SensiML强大的Analytics Studio软件开发工具的开源版本-Piccolo AI发布了!Piccolo AI遵循AGPL许可，面向个人开发者、研究人员和AI爱好者，旨在将AutoML的功能引入微控制器和IoT边缘设备，使其更容易生成ML推理模型，而无需广泛的数据科学专业知识。对于企业团队，请联系SensiML获取软件许可。
Piccolo AI项目包括
SensiML的ML引擎：支持AutoML模型构建、传感器数据管理、模型跟踪和嵌入式固件生成。
嵌入式ML SDK：SensiML的推理和DSP SDK设计用于在边缘设备上构建和运行DSP和ML管道。
Analytic Studio UI：一个直观的web界面，与SensiML ML引擎一起构建TinyML应用程序。
SensiML Python Client：允许通过Jupyter Notebook编程访问REST API服务。
Piccolo AI目前针对时间序列传感器数据的分类进行了优化。Piccolo AI支持的常见用例包括：
声音事件检测、活动识别、手势检测、异常检测、关键字识别、振动分类。
为什么选择Piccolo AI?
毫不费力的AutoML：自动生成适合智能物联网产品的机器学习模型。
微控制器和边缘设备就绪：非常适合直接在物联网硬件上部署高效的ML模型。
开源及社区驱动：成为蓬勃发展的开发者社区的一部分，为Piccolo AI的持续改进做出贡献。
SensiML的Analytics Studio的开源发布标志着物联网边缘人工智能软件工具行业的一个重要里程碑，它提供：
与平台无关的模型生成
开源架构支持广泛的MCU, AI/ML加速SoC和AI引擎，激发开发人员使用灵活的工具构建ML数据集的信心，而不依赖于特定的供应商，芯片组或推理引擎。
时序传感器输入
支持所有时间序列传感器，如麦克风、加速度计、陀螺仪、IMU、称重传感器、应变计、PIR传感器等。输入可以混合用于带传感器融合算法的更复杂的模型。
快速创新
人工智能/机器学习的快速发展需要一种开源方法来利用更广泛的开发人员社区专业知识，加速关键创新，如生成式人工智能、合成数据和边缘学习进步。
灵活性
Analytics Studio支持多种模型开发机制，从点击式AutoML驱动的模型生成，到无代码UI建模，以及完全编程的Python SDK模型创建。
可扩展性
Analytics Studio为基础特征模型、回归模型、经典ML和深度学习神经网络提供模型生成。拥有80多个功能生成器库，还包括轻松添加自定义转换、过滤器、功能和分类器的能力，使社区开发人员可以轻松地对其进行增强。
访问Piccolo AI GitHub仓库https://github.com/sensiml/piccolo，下载Piccolo AI。
Piccolo AI还可以与Data Studio一起工作为机器学习模型收集高质量、标记的训练数据，助力物联网应用开发复杂、可靠的传感器算法需求。用户将可以灵活地选择SensiML的Analytics Studio开源版本或基于相同核心技术的SaaS云服务实现。
麦克泰技术是SensiML在中国的代理商，
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