STMicroelectronics stellt STM32Cube.AI vor: Edge-Geräte mit eingebetteten Neural Networks befähigen

STMicroelectronics erweitert seine STM32-Mikrocontroller-Familie und das STM32CubeMX-Ökosystem um fortschrittliche KI-Fähigkeiten, die Entwicklern ermöglichen, trainierte neuronale Netze für Echtzeit-Datenklassifikation aus Bewegungs-, Vibrations-, Umwelt-, Mikrofon- und Bildsensoren zu nutzen – überlegen gegenüber traditioneller handgefertigter Signalverarbeitung.

STM32Cube.AI Toolbox

STM32Cube.AI wandelt vortrainierte neuronale Netze in hochgradig optimierten C-Code um, der optimierte Bibliotheken auf STM32 MCUs aufruft. Die Toolbox enthält einsatzbereite Function Packs – darunter Human Activity Recognition und Audio Scene Classification Beispiele – sofort deploybar auf dem ST SensorTile Referenzboard und steuerbar via ST BLE Sensor Mobile App.

Partner- und Community-Support

Zusätzlicher Engineering-Support steht über qualifizierte Partner im ST Partner Program und der dedizierten AI & Machine Learning STM32 Online-Community bereit – professionelle Begleitung von Konzept bis Produktion.

FP-AI-SENSING1 Function Pack

Das FP-AI-SENSING1 Software Function Pack liefert End-to-End-Workflows für Motion (Human Activity Recognition) und Audio (Audio Scene Classification). Es nutzt das SensorTile Board für Datenerfassung, Labeling und Neural-Network-Training, führt dann Inferenz auf derselben Hardware aus. Die BLE Sensor App dient als Fernbedienung und Visualisierung.

Mit STM32Cube.AI Mapping-Tool, prägnanten Anwendungsbeispielen, kompakter batteriebetriebener SensorTile-Hardware, Partner-Programm und Community-Support können Entwickler Neural-Network-Lösungen auf STM32-Geräten rasch und sicher implementieren.