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意法半導體Web工具配合智能傳感器加快AIoT項目落地

在 MEMS 機器學習內核上部署傳感器節點到云端解決方案的機器學習模型
2024-11-21
來源:意法半導體

  2024 年 11 月 19 日,中國——意法半導體新推出了一款基于網絡的工具 ST AIoT Craft,該工具可以簡化在意法半導體智能 MEMS 傳感器的機器學習內核 (MLC)上開發節點到云端的 AIoT(物聯網人工智能)項目以及相關網絡配置。

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  MLC機器學習內核是 ST MEMS 產品組合的專屬功能,能夠讓傳感器直接運行決策樹學習模型。MLC 能夠自主運行,無需主機系統參與,低延遲,低功耗,高效處理需要 AI 功能的任務,例如,分類和模式檢測。

  ST AIoT Craft 還集成了利用 MLC在傳感器內實現AI的物聯網項目開發配置所需的全部步驟,并為開發者提供了一種安全、好用的開發方法,為云端數據提供強大的安全保護功能。這是一個運行在網絡瀏覽器上的線上工具,無需下載軟件,使用起來非常方便。因為不需要下載安裝,為用戶節省很多時間,并且方便團隊之間(例如, AI 專家和嵌入式軟件工程師)協同工作。

  在這個軟件中,AutoML功能是用于創建決策樹模型的工具,能夠為傳感器數據集自動選擇最佳屬性、過濾器和窗口大小。該框架還可以訓練要在 MLC 上運行的決策樹,并生成配置文件,部署訓練好的模型。對于初學者來說,這個軟件是初步了解意法半導體智能傳感器的快速入門指南,可簡化 AI 應用程序的開發。此外,當需要配置物聯網項目的網絡連接時,可以用DSM工具(數據充分性模塊)設置網關。DSM模塊能夠智能過濾要傳輸到云端的數據點,優化通信數據量,最大限度地降低功耗,并方便將來的二次訓練。

  關于如何使用決策樹構建物聯網傳感器到云端解決方案,用戶可以找到相關的代碼示例,包括風機盤管監控、資產跟蹤、人類活動識別和頭部姿態。這些示例可以下載安裝到意法半導體的物聯網參考板上,例如,SensorTile.box Pro、STWIN 和 STWIN.box,開發者可以運行例程測評,自定義這些示例,導入自己的數據,或完善現有的數據集,以加快項目開發。

  ST AIoT Craft 包含在 ST Edge AI Suite 軟件包內。這個軟件包為開發者提供在意法半導體邊緣AI產品上開發部署機器學習算法所需的全部軟件工具、示例和模型。意法半導體的edge-AI邊緣智能產品包括STM32 微控制器 (MCU)、Stellar MCU 和內置MLC 或智能傳感器處理單元 (ISPU) 的 MEMS 傳感器。

  現在可以免費在線使用AIoT Craft。




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