Edge KI Silicon Labs verknüpft KI-Assistenten mit Hardware und MLOps

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Silicon Labs erweitert seine Entwicklerplattform um KI-Werkzeuge, eine Open-Source-Initiative für Bluetooth LE und eine Anbindung an Databricks. Auf dem Branchenevent Pretzl Connect zeigte das Unternehmen genauer, wie KI-Assistenten Hardwarevorgaben prüfen und Edge-AI-Modelle bis zum Mikrocontroller bringen sollen.

Das Simplicity AI SDK befindet sich nun in einer öffentlichen Beta. Es gibt KI-Assistenten strukturierten Zugriff auf Silicon-Labs-SDKs, Entwicklungswerkzeuge, Dokumentation und angeschlossene Hardware. Der Schwerpunkt liegt zunächst auf Bluetooth Low Energy. Die aktuelle Pressemitteilung nennt GitHub Copilot, Cursor und Codex als nutzbare KI-Assistenten.

Silicon Labs die öffentliche Beta bereits am 22. September freigeschaltet. Das SDK bringt kein eigenes Sprachmodell mit. Entwickler nutzen stattdessen ihre vorhandenen KI-Assistenten, während Silicon Labs über MCP-Server, Werkzeuge und Entwicklungswissen den technischen Kontext für seine Hardware und Software bereitstellt.

Hardware Intent prüft Vorgaben auf Konflikte

Neu ist außerdem Simplicity Design Intelligence. Das erste Werkzeug namens Hardware Intent soll unterschiedliche Vorgaben für ein Projekt zusammenführen. Dazu gehören Produktanforderungen, Schaltpläne und weitere Hardwaredokumente. Im Briefing nannte Silicon Labs auch Gesprächsnotizen und andere Formate als mögliche Quellen.

Das System soll Entwickler bei der Konfiguration von Pins, Peripherie und Software unterstützen und die Umsetzung anschließend mit den ursprünglichen Anforderungen abgleichen. Dabei kann es nach Angaben von Silicon Labs etwa widersprüchliche Angaben zu Pins, Peripherie oder anderen Hardwarebedingungen erkennen. Solche Konflikte sollen damit möglichst vor der Fertigung einer Platine auffallen. Eine Alpha-Version von Hardware Intent ist für Januar 2027 angekündigt.

Parallel öffnet Silicon Labs Teile seiner Softwareentwicklung stärker für Beiträge aus der Community. Den Anfang macht Bluetooth Low Energy. Entwickler können Beispielanwendungen auf GitHub prüfen, Probleme melden und Änderungen per Pull Request vorschlagen. Beiträge, die Silicon Labs übernimmt, durchlaufen die internen Prüf- und Testprozesse und können anschließend in künftige Versionen des Simplicity SDK einfließen.

Databricks-Workflow reicht bis zum Mikrocontroller

Der dritte Schwerpunkt betrifft Edge AI. Gemeinsam mit Databricks verbindet Silicon Labs die Entwicklung und Verwaltung von Machine-Learning-Modellen mit Embedded-Zielhardware. Modelle können in der Databricks-Umgebung trainiert und anschließend daraufhin geprüft werden, ob sie auf einem bestimmten Silicon-Labs-Baustein in dessen Speicher- und Rechengrenzen passen.

Eine wesentliche Rolle spielt dabei der ML Profiler. Tamas Daranyi, Product Marketing Manager AI/ML bei Silicon Labs, erläuterte im Briefing: „Der Modell-Profiler kennt die Hardware, der Modell-Profiler weiß, wie das Modell auf dem dedizierten Beschleuniger laufen wird, und liefert Ihnen eine sehr detaillierte Analyse darüber, wie schnell es sein wird und wie viel Speicher benötigt wird.“

Der Profiler kann Modelle auch ohne angeschlossene Zielhardware im Simulationsmodus untersuchen. Für den von Silicon Labs beschriebenen Embedded-Workflow kommen quantisierte TensorFlow-Lite-Modelle zum Einsatz. Die Werkzeuge analysieren unter anderem Speicherbedarf und Rechenaufwand und sollen Entwicklern damit zeigen, an welchen Stellen sie ein Modell für die Zielhardware anpassen müssen.

Über die Databricks-Anbindung geht der Ansatz über die einmalige Bereitstellung eines Modells hinaus. Geräte können Betriebs- und Trainingsdaten zurückliefern, die sich anschließend erneut für das Training verwenden lassen. Im Briefing beschrieb Silicon Labs zudem die Perspektive, aktualisierte Modelle später über IoT-Infrastrukturen an größere Geräteflotten zu verteilen. Damit entsteht ein Kreislauf aus Felddaten, erneutem Training, Hardwareanalyse und aktualisierten Edge-Modellen. (mc)

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