ST AIoT Craft網頁工具加速AIoT專案開發

2024 年 12 月 24 日

意法半導體(STMicroelectronics, ST)新推出了一款全新的ST AIoT Craft網頁工具,能簡化利用智慧MEMS感測器機器學習核心(MLC)進行節點至雲端AIoT(人工智慧物聯網)專案的開發與配置。

機器學習核心是ST MEMS產品系列的獨特功能,可直接在感測器內執行決策樹學習模型。該產品能獨立運作,無需依賴主系統,具備低延遲與低功耗的優勢,並能高效處理分類與模式偵測等需要人工智慧技術的任務。

ST AIoT Craft整合了運用機器學習核心進行感測器內建AI所需的所有開發與配置步驟,並提供安全且操作簡便的使用方式。該工具具備強大的雲端資料保護功能,使用者可直接透過網頁存取,無需下載或安裝至電腦,不僅節省時間,還能促進AI專家與嵌入式軟體工程師等團隊成員之間的協作。

此工具具備決策樹模型設計功能,並搭載AutoML,可自動為感測器數據選擇最佳屬性、篩選條件與視窗大小。該框架還能將模型訓練成可在機器學習核心上運行,並生成配置檔案以完成部署。對初學者來說,這是一個簡單快速的入門方式,有助於輕鬆運用ST智慧感測器開發AI應用。此外,針對物聯網專案的配置,使用者可透過Data Sufficiency Module(DSM)工具為閘道器設定,智慧篩選需要上傳至雲端的資料點,進一步提升通訊效率、降低能源消耗,並支利於未來進行模型重新訓練。

使用者可參考範例,學習如何運用決策樹建立感測器到雲端的物聯網解決方案,範例內容涵蓋風機線圈監測、資產追蹤、人類活動辨識與頭部動作偵測等應用。這些範例可直接燒錄並運行於意法半導體的參考物聯網開發板,例如SensorTile.box Pro、STWIN和STWIN.box,使用者也能依需求自訂範例內容,加入自己的數據或擴充現有數據集,加速專案開發進程。

ST AIoT Craft已納入ST Edge AI Suite軟體庫,其中包含開發機器學習演算法所需的所有工具、範例與模型,可用於部署於ST的邊緣AI裝置,例如STM32微控制器、Stellar微控制器,以及內建機器學習核心(MLC)或感測器處理單元(ISPU)的MEMS感測器。

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