マイコン、マイクロプロセッサ、スマート･センサで組み込みAIを実現するための足がかり

組み込みAIは、産業用、民生用および車載用アプリケーションに組み込まれたマイクロコントローラ、マイクロプロセッサ、センサなどのデバイス上でAIアルゴリズムやモデルを直接実行することを可能にするテクノロジーです。組み込み機器上にAIを展開することで、データ収集と同じデバイスでリアルタイム･データ処理を直接実行でき、応答時間の短縮、データ･セキュリティの強化、使用電力効率の向上が実現します。組み込みAIのメリットの詳細については、こちらをご覧ください。

• STのすべてのデバイス：ST Edge AI Core CLI（コマンド･ライン･インタフェース）バージョンとST Edge AI Developer Cloudを使用して、任意のSTハードウェア上でAIモデルの性能を最適化し評価できます。
• STM32マイコン：STM32Cube.AI（X-CUBE-AI）を使用して、ニューラル･ネットワークを最適化できます。NanoEdge AI StudioはAutoMLツールです。
• STM32 MPU：開発者は、OpenSTLinux向けリファレンスAI環境（X-LINUX-AI）とSTM32MP2オフライン･コンパイラ（Linux AIフレームワーク向け）を使用できます。
• Stellarマイコン：StellarStudioAIは、ニューラル･ネットワークの最適化と実装のためのソフトウェア･パッケージです。
• 機械学習コアを内蔵したMEMSセンサ：オンライン･ツールのST AIoT Craftとデスクトップ･ツールのMEMS Studioを使用して、データ分析、アルゴリズム設計、モデル最適化を行えます。MLC Model Zooは最適化済みモデルを提供します。
• ISPUを内蔵したMEMSセンサ：MEMS Studioを使用してデータ分析やモデル最適化を行えます。ISPU Model Zooは最適化済みモデルを提供します。

ユースケースに適したツールの使用をガイドすることで、AIモデルの実装を円滑にします。

• データ･ロギング：AIモデルの学習に必要なセンサ･データを収集します。
• Auto ML：機械学習アルゴリズムをSTM32マイクロコントローラに自動的に最適化します。
• モデル最適化：AIモデルを最適化し、ターゲット･デバイス向けの関連コードを生成します。
• 検証＆テスト：モデルの性能が実装基準を満たしていることを確認します。
• オンライン･ベンチマーキング：AIモデルの性能をクラウドを介してSTハードウェア上でテストします。

さらに、以下を活用することで、STハードウェアへの実装も支援できます。

• Model Zoo：対応デバイスへのAIモデルの実装を簡素化します。
• ドキュメント：実装プロセスを通じてガイダンスを提供します。

ST Edge AI Suiteは、商業利用を含め無料です。そのため、組み込みシステムにAIを統合する場合のコスト効率に優れた選択肢となります。