ST offre supporto neurale per i dispositivi embedded AI to Edge e Node con l’STM32 Neural-Network Developer Toolbox

  • L’estensione STM32Cube.AI del popolare software STM32CubeMX genera codice ottimizzato per l’esecuzione di reti neurali su microcontrollori STM32 (MCU).
  • STM32Cube.AI viene fornito con pacchetti pronti all’uso di funzioni software contenenti esempi di codice per il riconoscimento dell’attività umana e la classificazione delle scene audio che sono immediatamente utilizzabili con la scheda sensore di riferimento ST e l’app mobile.
  • Supporto per gli sviluppatori fornito da partner qualificati all’interno del programma ST Partner Program e dalla community focalizzata su AI / ML STM32.

STMicroelectronics ha esteso l’ecosistema STM32CubeMX per lo sviluppo di prodotti, aggiungendo l’Intelligenza Artificiale (AI) avanzata.

L’IA utilizza reti neurali artificiali addestrate per classificare i dati provenienti da sensori di movimento e di vibrazione, sensori ambientali, microfoni e sensori di immagini, in modo più rapido ed efficiente rispetto all’elaborazione convenzionale dell’informazione.

Il nuovo toolbox per sviluppatori di reti neurali di ST sta portando l’AI a sistemi edge basati su microcontrollori, ai nodi e ai dispositivi embedded per IoT, smart building, applicazioni industriali e mediche,” ha dichiarato Claude Dardanne, President, Microcontrollers e Digital ICs Group, STMicroelectronics.

Con STM32Cube.AI, gli sviluppatori possono ora convertire reti neurali pre-addestrate in codice C che richiama funzioni in librerie ottimizzate che possono essere eseguite su MCU STM32.

STM32Cube.AI viene fornito con pacchetti pronti all’uso di funzioni software che includono codice di esempio per il riconoscimento dell’attività umana e la classificazione delle scene audio. Questi esempi di codice sono immediatamente utilizzabili con la scheda di riferimento ST SensorTile e l’app mobile ST BLE Sensor.

Supporto aggiuntivo come i servizi di ingegneria è disponibile per gli sviluppatori tramite partner qualificati all’interno del programma ST Partner Program e della comunità online STM32 focalizzata su AI & Machine Learning (ML).

ST dimostrerà le applicazioni sviluppate usando STM32Cube.AI in esecuzione su microcontrollori STM32 in una suite privata al CES, il Consumer Electronics Show, a Las Vegas, dall’8 al 12 gennaio 2019.

Ulteriori informazioni tecniche:

L’estensione STM32Cube.AI può essere scaricata all’interno dell’ecosistema di generazione di codice software e configurazione MCU STM32CubeMX.

Attualmente sono supportati i tool Caffe, Keras (con TensorFlow backend), Lasagne, ConvnetJS framework e IDE compresi quelli di Keil, IAR e System Workbench.

Il pacchetto di funzioni del software FP-AI-SENSING1 fornisce esempi di codice per supportare applicazioni di movimento end-to-end (riconoscimento di attività umane) e audio (classificazione di scene audio) basate su reti neurali. Questo pacchetto sfrutta la scheda di riferimento SensorTile di ST per acquisire ed etichettare i dati del sensore prima del processo di addestramento. La scheda può quindi eseguire inferenze della rete neurale ottimizzata.

L’app mobile ST BLE Sensor funge da telecomando e display del SensorTile.

La toolbox completa costituita da STM32Cube.AI, esempi di software applicativo in esecuzione su compatto hardware SensorTile  alimentato a batteria, insieme ai programmi dei Partner ed al supporto della comunità dedicata offre un percorso rapido e facile per l’implementazione della rete neurale su dispositivi STM32.

Per ulteriori info:

www.st.com/STM32CubeAI

 

Arsenio Spadoni

Journalist, ElettronicaIn Publisher & Founder, Futura Elettronica Founder,

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