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意法半导体推出STM32神经网络开发工具箱

demi 提交于

<font color="#FD8900">&nbsp; • &nbsp;高人气的STM32CubeMX软件工具扩展包STM32Cube.AI可生成优化代码,在STM32微控制器(MCU)上运行神经网络</font>
<font color="#FD8900">&nbsp; • &nbsp;STM32Cube.AI附带即用型软件函数包,包含用于识别人类活动和音频场景分类的代码示例,可立即用于意法半导体参考传感器板和移动应用程序</font>
<font color="#FD8900">&nbsp; • &nbsp;ST合作伙伴计划和STM32 AI / ML社区的优质合作伙伴为开发者提供支持服务</font>

横跨多重电子应用领域的全球领先的半导体供应商意法半导体 (STMicroelectronics,简称ST;纽约证券交易所代码:STM)借助STM32系列微控制器的市场领导地位,扩展了STM32微控制器开发生态系统STM32CubeMX,增加了先进的人工智能(AI)功能。

AI技术使用经过训练的人工神经网络对运动和振动传感器、环境传感器、麦克风和图像传感器的数据信号进行分类,比传统的手工信号处理方法更加快速、高效。

意法半导体微控制器和数字集成电路产品部总裁Claude Dardanne表示:“ST的新型神经网络开发工具箱正在将AI引入基于微控制器的智能边缘和节点设备,以及物联网、智能楼宇、工业和医疗应用中的深度嵌入式设备。”

现在开发人员可以用STM32Cube.AI将预先训练的神经网络转成可在STM32 微控制器上运行的C代码,调用经过优化的函数库。

STM32Cube.AI附带即用型软件功能包,其中包括用于识别人类活动和音频场景分类的代码示例,可在<a href="https://www.st.com/en/evaluation-tools/steval-stlkt01v1.html?icmp=tt914… SensorTile</a>参考板和<a href="https://www.st.com/en/embedded-software/stblesensor.html?icmp=tt9145_gl… BLE Sensor mobile app</a>移动应用程序上立即使用这些代码示例。

<a href="https://www.st.com/content/st_com/en/partner/partner-program/partnerpag…合作伙伴计划</a>和人工智能(AI)和机器学习(ML)专用社区<a href="https://community.st.com/s/topic/0TO0X0000003iUqWAI/machine-learning-ai…,例如,工程服务。

在2019年1月8日 - 12日拉斯维加斯世界消费电子展CES期间,意法半导体将在酒店包间内使用STM32微控制器演示采用STM32Cube.AI开发的应用程序。

<strong>详细技术信息</strong>

用户可以在意法半导体的STM32CubeMX MCU配置和软件代码生成生态系统内下载STM32Cube.AI扩展包(型号:<a href="https://www.st.com/en/embedded-software/x-cube-ai.html?icmp=tt9145_gl_p…;。

今天,该工具支持Caffe、Keras(带有TensorFlow后台)、Lasagne、ConvnetJS框架和Keil、IAR、System Workbench等IDE开发环境。

<a href="https://www.st.com/en/embedded-software/fp-ai-sensing1.html?icmp=tt9145…;软件功能包提供支持基于神经网络的端到端运动(人类活动识别)和音频(音频场景分类)应用代码示例。该功能包利用<a href="https://www.st.com/en/evaluation-tools/steval-stlkt01v1.html?icmp=tt914…;意法半导体的SensorTile</a>参考板在训练之前捕获和标记传感器数据,然后,电路板运行优化神经网络的推论。

<a href="https://www.st.com/en/embedded-software/stblesensor.html?icmp=tt9145_gl… BLE传感器移动应用</a>可以用作SensorTile的遥控器和显示器。

综合工具箱包括STM32Cube.AI映射工具、在电池供电的小型SensorTile硬件上运行的应用软件示例,以及合作伙伴计划,人工智能和机器学习专用社区为在STM32上实现神经网络提供一条快速、简便的开发途径。

详情访问www.st.com/STM32CubeAI

若想了解AI/ML人工智能机器学习社区,请访问<a href="https://community.st.com/s/topic/0TO0X0000003iUqWAI/machine-learning-ai…;。

若想申请AI/ML ST 合作伙伴计划,请访问<a href="https://www.st.com/content/st_com/en/partner/partner-program/partnerpag… 合作伙伴计划</a>。

若想了解最新的关于STM32神经网络工具集的博客文章,请访问https://blog.st.com/stm32cubeai-neural-networks/