STMicroelectronics Lança STM32Cube.AI: Redes Neurais Embarcadas para Dispositivos Edge

A STMicroelectronics expande a sua família de microcontroladores STM32 e o ecossistema STM32CubeMX com capacidades avançadas de IA, permitindo que programadores aproveitem redes neurais treinadas para classificação de dados em tempo real provenientes de sensores de movimento, vibração, ambientais, microfone e imagem — superando o processamento de sinal artesanal tradicional.

Conversão Eficiente para Código C Otimizado

O STM32Cube.AI converte redes neurais pré-treinadas em código C altamente eficiente que chama bibliotecas otimizadas nos MCUs STM32. O toolbox inclui function packs prontos a usar, com exemplos de reconhecimento de atividade humana e classificação de cenas de áudio, todos imediatamente implementáveis na placa de referência ST SensorTile e controlados via aplicação móvel ST BLE Sensor.

Suporte de Engenharia e Comunidade Dedicada

Suporte de engenharia adicional está disponível através de parceiros qualificados no ST Partner Program e na comunidade online dedicada STM32 AI & Machine Learning, garantindo orientação profissional do conceito à produção.

Function Pack FP-AI-SENSING1: Fluxo de Trabalho Completo

O function pack de software FP-AI-SENSING1 entrega fluxos de trabalho ponta a ponta de movimento (reconhecimento de atividade humana) e áudio (classificação de cena de áudio). Aproveita a placa SensorTile para captura de dados, rotulagem e treino de rede neural, executando depois a inferência no mesmo hardware. A aplicação BLE Sensor serve como controlador remoto e visualização.

Implementação Rápida e Confiável

Com a ferramenta de mapeamento STM32Cube.AI, exemplos de aplicação concisos, hardware SensorTile compacto alimentado por bateria, programa de parceiros e suporte da comunidade, programadores podem implementar soluções de redes neurais em dispositivos STM32 de forma rápida e confiante.