Программный продукт NNTrack (рус. ЭнЭйчТрек) от компании-разработчика Брейн Девелопмент предназначен для визуального моделирования, обучения и экспорта архитектуры свёрточных нейронных сетей с целью их дальнейшего применения на микроконтроллерных платах семейства «Трекдуино» с модулем искусственного интеллекта «Артинтрек». Продукт упрощает процесс создания и подготовки моделей нейронных сетей для использования в аппаратных решениях.

Система NNTrack ориентирована на инженеров-разработчиков встраиваемых систем, специалистов по машинному обучению и Data Scientist, которые занимаются созданием и внедрением интеллектуальных алгоритмов на микроконтроллерных платформах.

Система будет востребована в компаниях, работающих в сферах робототехники, промышленного интернета вещей, автоматизации производственных процессов, а также в организациях, разрабатывающих решения для умного дома и других областей, где требуется применение нейронных сетей на компактных вычислительных устройствах.

Функциональные возможности NNTrack:

• Визуальное моделирование архитектуры нейронных сетей. Платформа предоставляет графический интерфейс для проектирования и визуализации архитектуры свёрточных нейронных сетей, что упрощает процесс разработки и позволяет наглядно представлять структуру модели.
• Обучение моделей. NNTrack включает инструменты для обучения нейронных сетей, позволяя настраивать параметры обучения и оптимизировать процесс под конкретные задачи и условия использования.
• Экспорт обученных моделей. После обучения модель можно экспортировать для дальнейшего использования на аппаратном модуле «Артинтрек», что обеспечивает совместимость и возможность внедрения разработанных решений в реальные устройства.
• Работа с микроконтроллерными платами. Платформа ориентирована на использование с микроконтроллерными платами семейства «Трекдуино», что расширяет возможности применения разработанных моделей в различных проектах.
• Настройка параметров модели. NNTrack позволяет детально настраивать параметры архитектуры нейронной сети, включая количество слоёв, типы нейронов и другие характеристики, влияющие на эффективность и точность модели.
• Анализ результатов обучения. Платформа предоставляет инструменты для анализа результатов обучения моделей, позволяя оценивать их производительность и вносить необходимые корректировки в архитектуру или процесс обучения.
• Поддержка разработки специализированных решений. NNTrack подходит для создания моделей, ориентированных на решение конкретных задач, что делает его полезным инструментом для разработки узкоспециализированных приложений искусственного интеллекта.