ST pilote l'IA vers les périphériques embarqués de périphérie et de nœud avec la boîte à outils de développement de réseau neuronal STM32

S'appuyant sur sa famille de microcontrôleurs STM32, STMicroelectronics a étendu l'écosystème STM32CubeMX associé pour les développeurs de produits, en ajoutant des fonctionnalités avancées d'intelligence artificielle (IA). L'IA utilise des réseaux de neurones artificiels entraînés pour classer les signaux de données provenant de capteurs de mouvement et de vibration, de capteurs environnementaux, de microphones et de capteurs d'image, plus rapidement et plus efficacement que le traitement de signal artisanal conventionnel.

Avec STM32Cube.AI, les développeurs peuvent désormais convertir des réseaux de neurones pré-entraînés en code C qui appelle des fonctions dans des bibliothèques optimisées pouvant s'exécuter sur des MCU STM32. STM32Cube.AI est livré avec des packs de fonctions logiciels prêts à l'emploi qui incluent un exemple de code pour la reconnaissance de l'activité humaine et la classification des scènes audio. Ces exemples de code sont immédiatement utilisables avec la carte de référence ST SensorTile et l'application mobile ST BLE Sensor.

Une assistance supplémentaire, telle que des services d'ingénierie, est disponible pour les développeurs via des partenaires qualifiés au sein du programme de partenariat ST et de la communauté en ligne dédiée à l'IA et à l'apprentissage machine STM32.

Le pack de fonctions logiciel FP-AI-SENSING1 fournit des exemples de code pour prendre en charge les applications de mouvement de bout en bout (reconnaissance de l'activité humaine) et audio (classification de scènes audio) basées sur des réseaux de neurones. Ce pack de fonctions exploite la carte de référence SensorTile de ST pour capturer et étiqueter les données du capteur avant le processus d'entraînement. La carte peut ensuite exécuter des inférences du réseau de neurones optimisé. L'application mobile ST BLE Sensor agit comme la télécommande et l'affichage du SensorTile.

La boîte à outils complète comprenant l'outil de cartographie STM32Cube.AI, des exemples de logiciels d'application fonctionnant sur du matériel SensorTile à petit facteur de forme et alimenté par batterie, ainsi que le programme partenaire et l'assistance communautaire dédiée offrent un chemin rapide et facile vers la mise en œuvre du réseau neuronal sur Appareils STM32.