ST conduz AI para dispositivos embarcados de borda e nó com caixa de ferramentas de desenvolvedor de rede neural STM32

Aproveitando sua família de microcontroladores STM32, a STMicroelectronics estendeu o ecossistema STM32CubeMX associado para desenvolvedores de produtos, adicionando recursos avançados de Inteligência Artificial (AI). AI usa redes neurais artificiais treinadas para classificar sinais de dados de sensores de movimento e vibração, sensores ambientais, microfones e sensores de imagem, de forma mais rápida e eficiente do que o processamento de sinal artesanal convencional.

Com o STM32Cube.AI, os desenvolvedores agora podem converter redes neurais pré-treinadas em código C que chama funções em bibliotecas otimizadas que podem ser executadas em MCUs STM32. STM32Cube.AI vem junto com pacotes de funções de software prontos para uso que incluem código de exemplo para reconhecimento de atividade humana e classificação de cena de áudio. Esses exemplos de código podem ser usados ​​imediatamente com a placa de referência ST SensorTile e o aplicativo móvel ST BLE Sensor.

Suporte adicional, como serviços de engenharia, está disponível para desenvolvedores por meio de parceiros qualificados dentro do ST Partner Program e da comunidade online AI &Machine LearningSTM32 dedicada.

O pacote de funções de software FP-AI-SENSING1 fornece exemplos de código para suportar aplicativos de movimento ponta a ponta (reconhecimento de atividade humana) e áudio (classificação de cena de áudio) com base em redes neurais. Este pacote de funções aproveita a placa de referência SensorTile da ST para capturar e rotular os dados do sensor antes do processo de treinamento. A placa pode então executar inferências da rede neural otimizada. O aplicativo móvel ST BLE Sensor atua como o controle remoto e a tela do SensorTile.

A abrangente caixa de ferramentas que consiste na ferramenta de mapeamento STM32Cube.AI, exemplos de software de aplicativo em execução em hardware SensorTile alimentado por bateria de fator de forma pequeno, junto com o programa de parceiro e suporte dedicado à comunidade, oferece um caminho rápido e fácil para a implementação da rede neural em Dispositivos STM32.