意法半導體(STMicroelectronics,ST)藉由STM32系列微控制器的市場領導地位,擴展了STM32微控制器開發生態系統STM32CubeMX,其增加了先進的人工智慧(AI)功能。AI技術使用經過訓練的人工神經網路對動態和振動感測器、環境傳感器、麥克風和影像感測器的數據訊號進行分類,相較傳統以手動處理訊號的方法更加快速、高效。

意法半導體微控制器和數位整合電路產品部總裁Claude Dardanne 表示,「ST的新型神經網路開發工具正在將AI導入採用微控制器的智慧邊緣和節點設備,以及物聯網、智慧大樓、工業和醫療應用中的深度嵌入式設備;」現在開發人員可以使用STM32Cube.AI將預先訓練的神經網路轉換成可在STM32 微控制器上運作的C程式碼,以及經過優化的函數庫。

STM32Cube.AI附帶即用型軟體功能包,其中包括用於識別人類活動和音訊情境分類的範例代碼,可在ST SensorTile 參考板和ST BLE Sensor行動App立即使用這些範例程式碼。ST合作夥伴計畫、人工智慧,以及機器學習(Machine Learning,ML)專用社群:STM32線上社群內的合作夥伴將為開發人員提供技術支援,例如工程服務。

使用者可以在意法半導體的STM32CubeMX MCU軟體程式碼產生器的生態系統內配置和下載STM32Cube.AI擴充包(型號:X-Cube-AI)。該工具支援Caffe、Keras (具備TensorFlow後台)、Lasagne、ConvnetJS框架和Keil、IAR、System Workbench等IDE開發環境。

FP-AI-SENSING1軟體功能包提供支援搭載神經網路的端對端動態(人類活動識別)和音訊(音訊場景分類)應用範例程式碼。該功能包利用意法半導體的SensorTile參考板在訓練之前擷取和標記感測器數據,接著電路板再運作優化神經網路的推論。ST BLE感測器行動App可以作為SensorTile的遙控器和顯示器。

綜合工具箱包括STM32Cube.AI映射工具、在電池供電的小型SensorTile硬體上運作的App範例,以及合作夥伴計畫,人工智慧和機器學習專用社群為在STM32上實現神經網路提供一條快速、簡便的開發途徑。