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[導讀]在 MEMS 機器學習內(nèi)核上部署傳感器節(jié)點到云端解決方案的機器學習模型

2024 年 11 月 19 日,中國——意法半導體新推出了一款基于網(wǎng)絡的工具 ST AIoT Craft,該工具可以簡化在意法半導體智能 MEMS 傳感器機器學習內(nèi)核 (MLC)上開發(fā)節(jié)點到云端的 AIoT(物聯(lián)網(wǎng)人工智能)項目以及相關(guān)網(wǎng)絡配置。

MLC機器學習內(nèi)核是 ST MEMS 產(chǎn)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(tǒng)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(nèi)實現(xiàn)AI的物聯(lián)網(wǎng)項目開發(fā)配置所需的全部步驟,并為開發(fā)者提供了一種安全、好用的開發(fā)方法,為云端數(shù)據(jù)提供強大的安全保護功能。這是一個運行在網(wǎng)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(jié)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(xié)同工作。

在這個軟件中,AutoML功能是用于創(chuàng)建決策樹模型的工具,能夠為傳感器數(shù)據(jù)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(fā)。此外,當需要配置物聯(lián)網(wǎng)項目的網(wǎng)絡連接時,可以用DSM工具(數(shù)據(jù)充分性模塊)設置網(wǎng)關(guān)。DSM模塊能夠智能過濾要傳輸?shù)皆贫说臄?shù)據(jù)點,優(yōu)化通信數(shù)據(jù)量,最大限度地降低功耗,并方便將來的二次訓練。

關(guān)于如何使用決策樹構(gòu)建物聯(lián)網(wǎng)傳感器到云端解決方案,用戶可以找到相關(guān)的代碼示例,包括風機盤管監(jiān)控、資產(chǎn)跟蹤、人類活動識別和頭部姿態(tài)。這些示例可以下載安裝到意法半導體的物聯(lián)網(wǎng)參考板上,例如,SensorTile.box Pro、STWIN 和 STWIN.box,開發(fā)者可以運行例程測評,自定義這些示例,導入自己的數(shù)據(jù),或完善現(xiàn)有的數(shù)據(jù)集,以加快項目開發(fā)。

ST AIoT Craft 包含在 ST Edge AI Suite 軟件包內(nèi)。這個軟件包為開發(fā)者提供在意法半導體邊緣AI產(chǎn)品上開發(fā)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(chǎn)品包括STM32 微控制器 (MCU)、Stellar MCU 和內(nèi)置MLC 或智能傳感器處理單元 (ISPU) 的 MEMS 傳感器

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