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面向STM32开发人员的自动化机器学习(ML)工具

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NanoEdge™ AI Studio*(NanoEdgeAIStudio)是一种新型机器学习(ML)技术,可以让终端用户轻松享有真正的创新成果。只需几步,开发人员便可基于最少量的数据为其项目创建最佳ML库。 演示版可免费试用三个月。专业版为嵌入式开发人员提供了按年度的单个或团队许可。
为帮助用户启动其项目,意法半导体推出了Edge AI Sprint包,以限制风险和投资,同时提高成功几率。这是包括培训课程、NanoEdge™ AI Studio许可证和技术支持的打包服务。
检查数据摘要中的订购信息部分,以了解更多信息,或联系意法半导体销售办事处或授权业务合作伙伴,以处理订单。
NanoEdge™ AI Studio也可简称为Studio,是面向开发人员的基于PC的按键式开发工作组合,可运行在Windows®或Linux® Ubuntu®上。
NanoEdge™ AI Studio的一大优势是无需专门的数据科学技能即可使用。任何使用Studio的软件开发人员无需人工智能(AI)技能,即可通过其用户友好的环境创建最佳ML库。
Studio可生成四种类型的库:异常检测、异常值检测、分类和回归库。
异常检测库由显示正常和异常行为的最小数量的数据示例生成。在创建后,可将库加载到微控制器,以直接在设备上进行训练和推理。库通过从本地采集的数据来学习设备行为,并适应每种设备行为。完成训练后,库推理过程将来自设备的数据与本地创建的模型进行比较,以识别和报告异常。
异常值检测可用于通过某类分类法检测任何异常。无需异常行为示例。将正常信号导入Studio并轻松创建优化的异常值检测ML库。
分类库可用于对数据集合进行分类,代表不同类型的设备缺陷(如轴承问题、空化问题或其他问题)或设备环境中不同类型的事件。将信号导入Studio,只需几步即可创建ML分类库,以便将所有信息收集到单个库中。在微控制器上运行时,分类器会分析实时数据并指示与此静态信息的相似度(百分比)。
回归算法可用于推理数据和预测未来的数据模式。将信号与目标值导入到桌面工具中,并通过几个步骤来生成智能库,以改进能源管理或预测设备的剩余寿命。
这些库可组合和链接:用于检测设备问题的异常或异常值检测、用于识别问题来源的分类、用于推理信息和为维护团队提供实际见解的回归分析。
输入信号可能为振动、压力、声音、磁场、飞行时间等,也可能为多个信号的组合。可将多个传感器组合到单个库中,或同时使用多个库。
学习和推导均通过NanoEdge™ AI自主学习库直接在微控制器内部进行,能够简化AI流程,并大大节省开发工作量与成本,从而缩短上市周期。
  • 所有功能

    • 用于设计和生成STM32优化库:异常和异常值检测、特征分类、时间和多变量信号推理
      • 异常检测库使用非常小的数据集设计:直接在STM32微控制器上学习异常并实时检测缺陷
      • 用于异常值检测的特定类分类库,采用非常小的数据集:在设备正常运行期间采集数据并检测任何异常模式偏差
      • 采用非常小的带标签数据集的N类分类库:对信号进行实时分类
      • 借助回归库使用小型分段数据集进行推理:基于以前从未见过的数据模式预测未来的值
    • 支持任何类型的传感器:振动、磁力计、电流、电压、多轴加速度计、温度、声学等
    • 从数百万种可能的算法中进行筛选,以找到在准确性、保密性、推理时间和内存占用方面最优的库
    • 生成代码量极少的库,甚至能够在最小的Arm® Cortex®-M0微控制器上运行
    • 嵌入式仿真器,可通过连接的STM32板或测试数据文件实时测试库性能
    • 原生支持STM32开发板,无需配置
    • 可以跨各种STM32微控制器系列轻松移植

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      FP-AI-MONITOR1

      批量生产

      STM32Cube function pack for ultra-low power STM32 with artificial intelligence (AI) monitoring application based on a wide range of sensors

      STM32Cube扩展包 --
      FP-AI-MONITOR1

      描述:

      STM32Cube function pack for ultra-low power STM32 with artificial intelligence (AI) monitoring application based on a wide range of sensors

      FP-AI-PREDMNT2

      批量生产

      面向STEVAL-STWINKT1B评估套件和STEVAL-STWINWFV1 Wi-Fi适配器板的STM32Cube功能包,用于基于人工智能(AI)的预测性维护应用

      STM32 ODE功能包软件 ST
      FP-AI-PREDMNT2

      描述:

      面向STEVAL-STWINKT1B评估套件和STEVAL-STWINWFV1 Wi-Fi适配器板的STM32Cube功能包,用于基于人工智能(AI)的预测性维护应用