STM32神经网络开发工具箱将AI技术引入边缘和节点嵌入式设备

意法半导体借助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ST SensorTile 参考板和ST BLE Sensor mobile app移动应用程序上立即使用这些代码示例。

ST合作伙伴计划和人工智能(AI)和机器学习(ML)专用社区STM32在线社区内的资质合作伙伴将为开发人员提供技术支持，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。

详细技术信息

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：X-Cube-AI)。

现在，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。

FP-AI-SENSING1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。该功能包利用意法半导体的SensorTile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。

ST BLE传感器移动应用可以用作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。

1.嫦娥四号成功着陆月球背面，实现人类探测器首次在月球背面软着陆!

2.36岁捧走图灵碗!80岁算法大师高德纳要在105岁完结《计算机程序设计艺术》

3.阿里达摩院发布2019十大科技趋势，看看都谁上榜了？

4.对于MCU来说，定时器太重要了！

5.学会这5大技能，你就可以在工程圈混了！

6.不是嵌入式坑了你，而是你坑了嵌入式

免责声明：本文系网络转载，版权归原作者所有。如涉及作品版权问题，请与我们联系，我们将根据您提供的版权证明材料确认版权并支付稿酬或者删除内容。