STMicroelectronics представляет новое облако для разработки микроконтроллеров с встроенным искусственным интеллектом

STMicroelectronics расширила свои возможности для разработчиков встроенного искусственного интеллекта и ученых-данных, представив новый набор инструментов и услуг. Целью является ускорение внедрения технологий искусственного интеллекта на периферии сетей. Инициатива направлена на упрощение выбора подходящего аппаратного и программного обеспечения, предоставляя поддержку на каждом этапе принятия решений.

Вновь запущенное облачное решение STM32Cube.AI Developer Cloud дает доступ к комплексной онлайн-среде разработки, ориентированной на микроконтроллеры семейства STM32, признанные лидерами в своей отрасли.

Исполнительный вице-президент подразделения микроконтроллеров общего назначения в STMicroelectronics отметил обязательство компании предоставлять аппаратные и программные ресурсы высокого класса. Эти ресурсы решают проблемы разработчиков встроенных систем и ученых-данных, позволяя им более эффективно разрабатывать приложения с искусственным интеллектом.

Со слов представителя компании, первое в мире облачное средство для разработки микроконтроллеров с искусственным интеллектом обеспечивает бесперебойную интеграцию с экосистемой STM32Cube.AI, упрощая удаленное тестирование моделей на аппаратуре STM32 через облако, что снижает рабочую нагрузку и затраты.

STM32Cube.AI Developer Cloud отвечает на возрастающий спрос на системы искусственного интеллекта на периферии сетей, улучшая приложение STM32Cube.AI за счет предоставления инструментов для проверки и создания оптимизированных библиотек искусственного интеллекта.

Онлайн-платформа предлагает новаторские функции:

• Веб-интерфейс для создания оптимизированного C-кода для микроконтроллеров STM32, исключая необходимость установки программного обеспечения локально. Это дает возможность использовать возможности оптимизации STM32Cube.AI для проектов с искусственным интеллектом.
• Модельный зоопарк STM32 на GitHub, представляющий собой коллекцию обученных моделей и демонстрационных версий для ускорения разработки приложений. Предложения включают модели для обнаружения движения, классификации изображений и звуков, все оптимизированные для STM32.
• Сервис для сравнения производительности нейронных сетей на аппаратных платах STM32, доступный через облако, позволяющий проводить удаленные оценки производительности.

STM32Cube.AI Developer Cloud теперь доступен всем зарегистрированным пользователям MyST после периода тестирования и обратной связи. Представитель Zebra Technologies Corp. высоко оценил эффективность STM32Cube.AI для создания высокопроизводительных приложений и приветствовал появление онлайн-интерфейса, подчеркнув его важность для ускорения разработки приложений с искусственным интеллектом.

Представители из различных компаний поделились своими взглядами на трансформационное воздействие функциональных возможностей STM32Cube.AI Developer Cloud's Model Zoo, онлайн-интерфейса и средств удаленного бенчмаркинга.

Отмечается, что эти функции значительно упрощают задачу для ученых-данных, позволяя без глубоких знаний в области аппаратного обеспечения оценивать возможность интеграции моделей искусственного интеллекта в микроконтроллеры, используемые в их продукции.

Возможность быстро тестировать модели на различных микроконтроллерах STM32 способствует учету встроенной обработки искусственного интеллекта на ранних этапах проектирования, что ведет к разработке более сложных функций.

Представитель Husqvarna Group AI Labs подчеркнул, что платформа способствует сотрудничеству между учеными-данными и разработчиками встроенных систем. Это сотрудничество считается ключевым для оптимизации встроенных нейронных сетей, облегчая процесс разработки. Особую ценность имеет функция бенчмаркинга, способствующая совместимости разработанных моделей с микроконтроллерами и стимулирующая инновации и удовлетворение потребностей потребителей.

Эксперт-инженер из Somfy выразил благодарность за возможности STM32Cube.AI Developer Cloud, особенно отметив функцию "ферма плат" за ее значимость в проверке эффективности моделей на микроконтроллерах и выборе подходящего STM32 для проектов через удаленный бенчмаркинг. Это усовершенствование считается важным шагом в разработке более инновационных продуктов.

Исполнительный вице-президент по исследованиям и разработке в Lacroix подчеркнул роль STM32 Model Zoo в упрощении процесса машинного обучения, предоставляя доступ к репозиторию предварительно обученных моделей для микроконтроллеров STM32, что сокращает время и усилия, необходимые для обучения и экспериментов, и ускоряет выход на рынок новых проектов.

Генеральный директор SIANA Systems рассказал о долгосрочном использовании STM32Cube.AI и интеграции его интерфейса командной строки в их разработку. Это решение позволяет значительно упростить процесс разработки и обеспечивает более эффективное использование инструментов непрерывной интеграции и доставки (CI/CD). В частности, введение облачного REST API и его дополнение Python оболочкой/модулем содействует более быстрой и гибкой настройке и управлению системой.

Однако эти усовершенствования — это только часть широкой эволюции STM32Cube.AI в отрасли. Модельный зоопарк (Model Zoo), в совокупности с новыми функциональными возможностями, обеспечивает разработчикам необходимые инструменты для создания более сложных и умных устройств в сфере Интернета вещей (IoT). Это продолжение внедрения STM32Cube.AI и подтверждение его ценности в современной отрасли.