製品概要
主な利点
迅速な自動化された組み込みAI導入
学習済みNNモデルや従来型のMLモデルをSTM32用に最適化されたC言語ライブラリに変換し、手作業による移植や組み込みに必要な工数を削減します。
STM32Cube開発エコシステムとのシームレスな統合
STM32Cube開発エコシステムの一部である、無料のWindowsおよびLinuxデスクトップ･ツールです。STM32シリーズ間の移植を容易にします。
STM32の性能と効率を最大化
RAM/Flashメモリの使用量に関する詳細情報を提供し、Neural-ARTアクセラレータ（NPU）上の動作を最適化/スケジューリングします（CPUフォールバックを含む）。
概要
STM32Cube AI Studio（STEDGEAI-CUBEAI）は、STM32マイクロコントローラ上で動作させたいニューラル･ネットワーク（NN）モデルを評価、最適化、コンパイルするために設計されたSTのデスクトップ･ツールです。ニューラル･ネットワーク処理ユニット（NPU）Neural-ARTアクセラレータ用のNNモデルのコンパイルも可能です。STのAIソリューションとして提供していたX-CUBE-AIに代わるツールであり、新しいSTM32デバイスにも対応しています。
無料のGUIツールSTM32Cube AI Studioは、ニューラル･ネットワーク（NN）や従来の機械学習モデル（ML）などの学習済み人工知能（AI）アルゴリズムを、アプリケーションに組み込めるように、最適化された同等のCコードに自動変換します。こうして生成される最適化済みライブラリは、エッジ･デバイスへのAI導入を支援する使い勝手の良い手段として活用できます。Neural-ARTアクセラレータ（NPU）向けのNNモデルの最適化においては、AI処理をNPU実行が可能な場合はNPU上にマッピングし、不可能な場合はCPUにフォールバックするマイクロコードを生成できます。
STM32Cube AI StudioではST Edge AI Coreテクノロジーを使用しています。これは、AI処理機能を備えたあらゆるST製品向けのNNモデルを最適化する、ST独自のテクノロジー（CLI）です。Neural-ARTアクセラレータは、STM32N6シリーズをはじめとするSTの一部製品に組み込まれた、ST独自のAIアクセラレータです。対象製品にNeural-ARTアクセラレータが搭載されているかどうかは、データシートでご確認ください。
ST Edge AI Suite
STM32N6 AI開発エコシステムに貢献するすべてのツールおよびソフトウェア･パッケージは、ST Edge AI Suiteの一部であり、組み込みAIアプリケーションの開発および展開を容易にするために設計されたソフトウェア･ツールが統合されています。この包括的なツールは、データの収集からハードウェアへの最終的な展開まで、機械学習アルゴリズムとニューラル･ネットワーク･モデルの最適化と展開の両方をサポートし、さまざまな分野の専門家のワークフローを効率化します。
ST Edge AI Suiteは、STM32マイクロコントローラおよびマイクロプロセッサ、Neural-ARTアクセラレータ、Stellarマイクロコントローラ、スマート･センサなど、STの各種製品をサポートしています。
ST Edge AI Suiteは、組み込みAI技術を民主化する戦略的ツールであり、組み込みシステムでAIを効率的かつ効果的に活用しようとする開発者にとって極めて重要なリソースとなります。
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特徴
- 学習済みニューラル･ネットワーク（NN）モデルと従来型の機械学習（ML）モデルから、STM32マイコンに最適化されたライブラリを生成
- 人工知能（AI）モデル実行に必要となるRAMおよびFlashメモリ容量に関する詳細情報を提供
- 最適化されたモデルを、ホスト上およびターゲット上の基準モデルに照らして検証
- STM32ローカル･ボード上でモデル性能をベンチマーク
- STマイクロエレクトロニクスのNeural-ARTアクセラレータ™ NPUをサポートし、ハードウェアのAI / MLモデル･アクセラレーションを実現
- KerasやTensorFlowTM Lite、LiteRTなどの各種ディープ･ラーニング･フレームワークのネイティブ･サポートと、PyTorchTM、MATLAB®などのONNX標準フォーマットでエクスポートできるすべてのフレームワークのサポート
- Isolation Forest、サポート･ベクター･マシン（SVM）、K-meansなどのさまざまなscikit-learn組み込み学習モデルをONNX経由でサポート
- STM32Cube開発エコシステムの機能を使って各種STM32マイコン･シリーズ間で容易に移植が可能
- 無料のユーザ･フレンドリなライセンス条項
