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將AI引入MCU ST神經網路開發工具箱亮相 

文‧侯冠州 發布日期:2019/01/10 關鍵字:意法半導體機器學習NNSTM32微控制器

人工智慧(AI)應用無所不在,為因應龐大商機,除了處理器、數位訊號處理器(DSP)、繪圖晶片業者皆開始強化對神經網路(NN)、機器學習或深度學習等演算法支援之外,微控制器(MCU)供應商也來分一杯羹,期能讓MCU也能具備基本的AI運算能力。例如意法半導體(ST)近日便擴展旗下STM32微控制器開發生態系統「STM32CubeMX」,增加AI功能,使STM32CubeMX軟體工具擴展包「STM32Cube.AI」可生成優化代碼,在STM32微控制器上運行神經網路。

意法半導體微控制器和數位積體電路產品部總裁Claude Dardanne表示,AI技術使用經過訓練的人工神經網路對運動和振動感測器、環境感測器、麥克風和圖像感測器的資料訊號進行分類,比傳統的手工訊號處理方法更加快速、高效。該公司所推出的新型神經網路開發工具箱,正在將AI引入基於微控制器的智慧邊緣和節點設備,以及物聯網、智慧樓宇、工業和醫療應用中的嵌入式設備。

據悉,該工具支持Caffe、Keras(帶有TensorFlow後台)、Lasagne、ConvnetJS框架和Keil、IAR、System Workbench等IDE開發環境。

開發人員可以用STM32Cube.AI將預先訓練的神經網路轉成可在STM32 微控制器上運行的C代碼,調用經過優化的函式程式庫;而STM32Cube.AI附帶即用型軟體功能包「FP-AI-SENSING1」,提供支援基於神經網路的端到端運動(人類活動識別)和音訊(音訊場景分類)應用代碼示例。該功能包利用ST的SensorTile參考板在訓練之前捕獲和標記感測器資料,然後,電路板運行優化神經網路的推論,也可在ST BLE Sensor mobile app移動應用程式上立即使用這些代碼示例。

ST指出,在2019年1月8~12日,於美國拉斯維加斯所舉辦的世界消費電子展(CES)期間,該公司將會使用STM32微控制器展示STM32Cube.AI開發應用程式;而未來ST合作夥伴計畫和STM32 AI/ML社區的合作夥伴也會為開發者提供支援服務。

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