STはSTM32Cube.AIエコシステムでMLのサポートを拡張します

STMicroelectronicsは、STM32Cube.AI開発環境のユーザーが利用できるさまざまな機械学習技術を拡張しました。

この動きにより、分類、クラスタリング、および新規性検出の課題を可能な限り効率的に解決するために、柔軟性が追加されます。

このSTM32Cube.AIリリース（バージョン32）は、STM7.0 *マイクロコントローラー（MCU）でのエッジ推論のためのニューラルネットワークの開発を可能にするだけでなく、より小さなデータセットとより少ないCPUサイクルで動作する新しい教師ありおよび半教師ありメソッドをサポートします。 これらには、新規性検出のための分離フォレスト（iForest）とワンクラスサポートベクターマシン（OC SVM）、およびユーザーが面倒な手動コーディングなしで実装できる分類のためのK-meansとSVM分類器アルゴリズムが含まれます。

ニューラルネットワークの上にこれらの古典的な機械学習アルゴリズムを追加すると、さまざまなタイプのモデルを変換、検証、および展開するための使いやすい手法を使用して、開発者がより迅速に課題を解決できるようになります。 STM32マイクロコントローラー。

STM32Cube.AIは、設計者がクラウドからSTM32ベースのエッジデバイスに機械学習ワークロードを駆動して、インターネットを介したデータ交換を減らすことで、遅延を減らし、エネルギーを節約し、クラウドの使用率を高め、プライバシーを保護できるようにするために開発されました。

STM32 MCUは、デバイス上の分析に最も効率的な機械学習手法を選択するためのこの追加の柔軟性により、常時稼働のユースケースやスマートなバッテリー駆動アプリケーションに適しています。