STM32Cube.AI 개발 환경은 더 많은 ML 지원을 얻습니다.

업데이트: 3년 2021월 XNUMX일

STMicroelectronics는 STM32Cube.AI 개발 환경의 최신 릴리스에서 기계 학습 기술을 확장하여 사용자가 분류, 클러스터링 및 신규성 감지 문제를 보다 효율적으로 해결할 수 있도록 지원합니다.

최신 STM32Cube.AI 릴리스(버전 32)는 STM7.0* 마이크로컨트롤러(MCU)에서 에지 추론을 위한 신경망 개발을 가능하게 하는 것 외에도 더 작은 데이터 세트와 더 적은 CPU 주기로 작동하는 새로운 감독 및 반 감독 방법을 지원합니다. 여기에는 신규성 감지를 위한 격리 포리스트(iForest) 및 OC SVM(One Class Support Vector Machine), 분류를 위한 K-평균 및 SVM 분류기 알고리즘이 포함되며, 사용자는 이제 수동 코딩 없이 구현할 수 있습니다.

"신경망 위에 이러한 고전적인 기계 학습 알고리즘을 추가하면 개발자가 STM32 마이크로컨트롤러에서 다양한 유형의 모델을 변환, 검증 및 배포하기 위한 사용하기 쉬운 기술로 빠른 처리 시간을 가능하게 하여 문제를 더 빨리 해결할 수 있습니다." 회사가 말했다.

STMicroelectronics는 STM32Cube.AI를 통해 개발자가 클라우드에서 STM32 기반 에지 장치로 머신 러닝 워크로드를 구동하여 대기 시간을 줄이고 에너지를 절약하며 클라우드 활용도를 높이고 인터넷을 통한 데이터 교환을 최소화하여 개인 정보를 보호할 수 있다고 말했습니다. 온디바이스 분석을 위한 머신 러닝 기술이 추가됨에 따라 STM32 MCU는 이제 상시 작동 사용 사례 및 스마트 배터리 구동 애플리케이션에 적합합니다.

새로운 STM32Cube.AI 버전 7.0은 www.st.com에서 무료로 다운로드할 수 있다.

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