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STM32 AI解決方案:點燃嵌入式AI應用的萬點星火

STM32單片機 ? 來源:未知 ? 2023-06-16 17:45 ? 次閱讀
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ST開辟邊緣AI專區,請訪問https://stm32ai.st.com/zh/嵌入式AI無疑將是下一個“科技風口”。隨著企業的業務部署場景和數據產生正在向端側、邊緣側“遷移”,嵌入式AI也迎來了快速發展的機遇期——將推理過程移到深度邊緣計算會帶來諸多優勢,比如系統響應能力、用戶隱私保護、降低連接成本和功耗。作為該趨勢的主要推動者,意法半導體已經在AI方面投入大量資源,旨在幫助開發人員在基于微控制器/微處理器(STM32系列)和傳感器MEMS、ToF…)的嵌入式系統上快速部署AI應用。

ST提供了一整套工具,在STM32 MCU、MPU和智能傳感器上實現邊緣AI,通過簡單、快速、低成本的方式為許多解決方案帶來智能化,例如:預測性維護、物聯網產品、智能樓宇、資產跟蹤、人數統計等等。

應用案例 通過嵌入式AI,輕松增強應用,開啟全新應用可能性,解鎖AI應用普惠之道。ST提供了豐富的應用案例,涵蓋智慧城市、智能家居、娛樂、玩具、智能樓宇、交通運輸、智能辦公、工業、家電等各個領域。用戶可以探索這些具有啟發性的真實示例,利用ST的資源打造自己的應用。

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產品與解決方案 意法半導體為用戶提供多種面向STM32和智能傳感器的AI解決方案,多種微型機器學習解決方案,用于將AI嵌入到微控制器、微處理器和智能傳感器上。無論在機器學習上的專業水平如何,ST提供的廣泛產品都能讓用戶找到適合的工具,滿足任何邊緣AI項目需求。

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  • NanoEdge AI Studio:面向STM32 MCU的自動化機器學習工具

NanoEdge AI Studio是一款簡單易用的桌面工具,可增添新的數據處理功能以增強產品。任何涉及異常值/異常檢測、分類或使用回歸技術預測未來狀態的應用案例,都可以利用機器學習的強大功能。NEAI Studio可在數分鐘內創建針對任何STM32進行了優化的定制庫,用以分析信號,提升產品智能性。利用NanoEdge AI Studio,用戶可以輕松為嵌入式器件生成機器學習庫,其中包含數以百萬計的預構建模型。這意味著無需收集和記錄大而復雜的數據集。用戶的模型也可以在自己器件上進行自我訓練。
  • STM32Cube.AI:適用于STM32 MCU的AI模型優化器

STM32Cube.AI是一款免費工具,可幫助優化STM32項目中經過訓練的AI模型的性能和內存占用。它支持TensorFlow Lite、Keras和ONNX格式。如果用戶具備AI知識,STM32Cube.AI將自動優化經過訓練的人工神經網絡,并為STM32微控制器生成對應的C代碼。STM32Cube.AI開發者云平臺 STM32Cube.AI開發者云平臺是STM32Cube.AI的在線版本。它可用來創建、優化和生成適用于STM32微控制器的人工智能,以及進行基準測試。無需安裝任何軟件,也無需評估板。利用ST Board Farm,甚至能通過多個評估板遠程測試算法的實際性能。 該工具有PC版,也可通過STM32Cube.AI開發者云直接在線使用。這款在線平臺提供基準測試服務,可以遠程評估一系列STM32板件上的AI性能。此外,還可以訪問STM32 Model Zoo,其中匯集了大量經過優化的AI模型以及一些應用示例、訓練腳本等。
  • 面向LINUX的AI:STM32 MPU上面向OpenSTLinux的完整AI框架

對于使用STM32 MPU的開發人員而言,X-LINUX-AI是一個庫和運行系統的集合,可簡化基于OpenSTLinux的項目中經訓練的AI模型的集成。ST針對使用OpenSTLinux的開發人員開發了一個完整的框架,讓用戶輕松集成AI模型。
  • STM32硬件:適用于邊緣AI的各種IC和電路板

ST提供多種微控制器、微處理器和智能傳感器,用以開發優化了功耗、尺寸和成本的邊緣AI應用。

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豐富的資源 用戶可以在此尋找了解嵌入式機器學習所需的一切資源,查找各解決方案有用內容的鏈接:NanoEdge AI Studio、STM32Cube.AI和X-LINUX-AI;查找集成具體示例的功能包,輕松啟動項目。

準備好了嗎?掃描下方二維碼,登陸STM32 AI解決方案專區,找到最適合的工具,通過AI升級你的產品,讓我們一起開啟AI應用創新的嶄新旅程!

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THE END

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