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震惊!ST意法要掀起一场MCU和传感器上的AI革命?

来源: 2019/8/20 浏览量:72 关键词: ST意法

       4月26日,主题为”聚智慧创未来“的STM32 2019高峰论坛在深圳举行,超过3500名设计工程师参加了为期两天的峰会,在万物互联向万物智联的大风口下,通用MCU排名全球第二,拥有65000名客户的ST举办的此次峰会备受瞩目,阿里巴巴、移远科技、微软等众多合作伙伴到场交流,而ST也发布了有关MCU和传感器的激进蓝图,未来,ST要掀起一场传感器和MCU上的AI革命!
      

MCU上能跑AI运算吗?

可能很多小伙伴和我有一样的困惑,仅仅凭借MCU几十上百MHz的主频和寄存器模式能跑得了AI运算?算力能够吗?别忽悠人了。

确实,虽然目前大多数MCU没有足够内存和处理能力来运行DNN(深度神经网络)算法,但ST用一套巧妙的办法介绍了这个问题,他们针对MCU进行优化,使其可以运行DNN。这里面的关键就是AI开发工具--STM32Cube.AI工具包。

号称STM32微控制器之父的意法半导体微控制器事业部全球市场总高Daniel Colonna在回答我的问题时指出:“通过STM32Cube.AI,开发人员现在可以将预先训练的神经网络转换为C代码,该代码可以调用在STM32 MCU上运行的优化库中的函数。这样在STM32微控制器(MCU)上运行神经网络了。”

通过这个工具包,ST可以将AI驱动到边缘和节点嵌入式设备上,目前ST正在将AI引入微控制器供电的智能设备,位于节点边缘以及物联网,智能建筑,工业和医疗应用中的深度嵌入式设备。

使用STM32CUBE.AI部署神经网络的5个步骤

1。捕获数据

2。清理,标记数据和构建ANN(人工神经网络)拓扑

3.训练ANN模型

4。将ANN转换为STM32 MCU的优化代码

5.使用经过培训的ANN处理和分析新数据

在高峰论坛现场我看到有关利用STM32实现的人脸识别、食物识别、人体动作识别、手写体识别、背景识别等。

其基本的流程就是先训练一个神经网络模型,然后通过STM32Cube.AI将这个神经网络模型转换为MCU能识别的代码,这个工具包还可以估算运算量,如果运算量过大还可以进一步优化模型再导入。

这是韩国公司做的人脸识别演示

这是意法半导体演示的食物识别,目前可以识别18类食物

这是演示的人体活动识别,可以识别五类动作,这个在可穿戴设备上可以用到,精准度很高。

这是手写体识别案例

关于背景识别,据介绍,ST提供音频场景分类的代码示例,可用于ST参考传感器板和移动应用程序,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更加快速有效。

据悉,STM32CubeMx。AI采用来自各种最流行的AI框架(包括Caffe,CNTK,Keras,Lasagne,TensorFlow和theano)的预训练神经网络模型输出。有工作人员透露支持最新框架的升级版已经要发布了。

现在ST已经在STM32CubeMX工具中引入STM32Cube.AI工具包,大家可以在STM32CubeMX(V5.0.1或更高版本)工具中在线更新:

这是意法半导体在AI 上的规划,未来大部分的STM32产品会支持AI深度学习,会支持更多人工智能框架,将节点端的AI深入到更多领域。



目前,ST已经有超过6万名嵌入式领域客户,并和阿里巴巴、微软等这样的巨头合作,未来必将加速万物互联向万物智联转变。

      在这次高峰论坛上,意法半导体总裁兼首席执行官JEAN-MARC CHERY指出从客户需求反馈来看,今年下半年MCU市场就将全线反弹,随着MCU、传感器进入人工智能时代,一个万物智联的时代就要来到了!你们准备好了吗?

 

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