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              嵌入式AI可用于廣泛的終端市場,ST助力工程師克服三道難關

              作者:Matteo MARAVITA(意法半導體 亞太區人工智能技術創新中心 高級經理)時間:2021-09-15來源:電子產品世界收藏


              本文引用地址:http://www.snowlakeshores.com/article/202109/428250.htm

              1   技術可用于廣泛的終端市場

              在ST(意法半導體)產品覆蓋的所有終端市場中(諸如工業、個人電子產品、家用電器、醫療保健、汽車等等),人工智能()技術在其中的應用率一直在增長。ST 已發布了一些基于32 位微控制器、MPU 和MEMS 傳感器的 解決方案,這些方案被大量地采用,市場熱度高昂。我們的解決方案可以在所有這些市場應用用例和許多其他用例中為客戶提供支持。為了減少帶寬、電源需求和延遲,近年來的趨勢是從以云為中心的AI 解決方案轉向所謂的邊緣AI,在邊緣AI 中,機器學習(ML)算法在微控制器或邊緣傳感器上本地運行,在響應能力、低功耗、數據隱私和帶寬使用方面具有巨大優勢。未來的挑戰是以極小的功耗(至少1 個數量級)運行越來越強大的深度學習算法,使更復雜的AI 解決方案能夠在非常微小的設備上運行。

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              意法半導體 亞太區人工智能技術創新中心 高級經理 Matteo MARAVITA

              2   工程師或研發人員的開發挑戰

              一般來說,開發者面臨的第1 個挑戰是如何習得一些AI 的基本知識,并了解如何為自己的用例實現ML項目。事實上,使用ML 進行設計需要具有“思維轉換”能力,即從傳統編程技術(算法是“先驗”編寫的)轉向大量數據驅動的ML 方法。然后,開發者需要找到最適合自己的應用場景的ML 模型,并了解如何正確評估其性能。而對于經驗豐富的AI 開發者來說,這些基礎知識可能已經非常熟悉了,因此他們面臨的挑戰更多地集中在可用于系統的工具和庫上,以及找到AI 算法性能與硬件約束(與功耗和解決方案成本相關)之間的最佳權衡。

              3   ST的解決方案

              ST 提供完整的解決方案組合和生態系統,以滿足開發者關于任何水平、等級的AI 或AI 知識的需求。我們可以通過視頻教程、文檔和技術研討會幫助開發人員獲得ML 設計的基本知識,使AI 初學者能夠使用非常用戶友好的工具,如UnicoGUI 工具(用于集成在我們MEMS 傳感器中的ML 核心)和NanoEdgeAI(用于STM32 上的預測性維護),立即在ST 評估板上開發他們自己的AI 項目。對于AI 專家提供支持,幫助他們將使用流行的開源框架(如TensorFlow Lite、Keras……)開發的項目,快速地移植到STM32 上。這要歸功于ST Cube.AI 庫,這些庫針對STM32 硬件特定解決方案進行了優化,甚至可以在STM32 和STM32MP1 設備上直接運行TensorFlow Lite 解釋器。除此之外,ST 還提供了大量AI 演示產品組合,涵蓋各種各樣的用例,如電機控制和工業自動化的預測性維護、醫療保健和健身的人類活動識別、人員狀態檢測、人臉識別等,供客戶參考。這些都是免費使用的,相信對學習AI 的開發者和客戶而言也有一定的價值。如果您想獲得有關ST AI 解決方案的最新信息,您可以聯系我們的本地銷售或分銷商。

              (本文來源于《電子產品世界》雜志2021年9月期)



              關鍵詞: 202109 嵌入式 AI

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