組み込みAIツールは、STM32マイクロコントローラやマイクロプロセッサ･ユニットなどのSTデバイスに直接機械学習モデルを実装できるため、エッジに直接インテリジェンスを組み込むことができます。
これらのツールを使用すれば、デバイスがクラウドに頼らずローカルでデータを処理できるようになるため、tinyMLエッジ･デバイスのエネルギー消費を抑え、コストを削減できます。
- BYOD（ユーザ･データセット使用）またはBYOM（ユーザ･モデル使用）のいずれのアプローチを選択する場合でも、STは以下を提供します。
- STM32上の組み込みAIを検討、実験するための使いやすいツール
- AIモデルを実動環境に実装する高度なソリューション
STのソフトウェア開発エコシステムは開発を簡素化し、ソリューションに組み込みAIを効率的に組み込めるように、組み込みエンジニアとデータ･サイエンティストの両方を支援します。
STM32マイコン用のソフトウェアとライブラリ
NanoEdge AI Studio
構築済みモデルの充実したライブラリにより、組み込みデバイス向けの機械学習ライブラリ作成が簡素化されます（AutoML）。大がかりなデータ収集なしで、ユーザが自分でモデルのトレーニングや適応を行うことができます。
STM32 MPU用のソフトウェアとライブラリ
STM32 MPU OpenSTLinux拡張パッケージ
X-LINUX-AIが提供する、OpenSTLinuxによる開発用に調整された総合的なフレームワークを活用すれば、AIモデルの組み込みをスムーズに進めることができます。
注目ビデオ
This new free tool replaces X-CUBE-AI as the desktop solution for preparing, optimizing, and validating AI models running on STM32 MCUs. It brings a unified workflow, improved performance evaluation, and a modern user experience that will benefit both embedded and ML engineers. STM32Cube AI Studio is fully compatible with the STM32Cube ecosystem, allowing a smooth transition from your existing projects.
A comprehensive collection of pre-trained machine learning models optimized for STM32 microcontrollers, complemented by numerous re-training and deployment scripts. Available on GitHub, this collection is ideal for seamlessly integrating AI into STM32-based projects.
Discover in 90 seconds how to seamlessly integrate AI in your STM32 MPU projects: Select, train, optimize and benchmark your AI model with AI tools Create and deploy your application with X-LINUX-AI See your model in action with the STM32 MPU evaluation board