意法半导体Web工具配合智能传感器加快AIoT项目落地

在 MEMS 机器学习内核上部署传感器节点到云端解决方案的机器学习模型

2024 年 11 月 19 日，中国——意法半导体新推出了一款基于网络的工具 ST AIoT Craft，该工具可以简化在意法半导体智能 MEMS 传感器的机器学习内核 (MLC)上开发节点到云端的 AIoT（物联网人工智能）项目以及相关网络配置。

MLC机器学习内核是 ST MEMS 产品组合的专属功能，能够让传感器直接运行决策树学习模型。MLC 能够自主运行，无需主机系统参与，低延迟，低功耗，高效处理需要 AI 功能的任务，例如，分类和模式检测。

ST AIoT Craft 还集成了利用 MLC在传感器内实现AI的物联网项目开发配置所需的全部步骤，并为开发者提供了一种安全、好用的开发方法，为云端数据提供强大的安全保护功能。这是一个运行在网络浏览器上的线上工具，无需下载软件，使用起来非常方便。因为不需要下载安装，为用户节省很多时间，并且方便团队之间（例如， AI 专家和嵌入式软件工程师）协同工作。

在这个软件中，AutoML功能是用于创建决策树模型的工具，能够为传感器数据集自动选择最佳属性、过滤器和窗口大小。该框架还可以训练要在 MLC 上运行的决策树，并生成配置文件，部署训练好的模型。对于初学者来说，这个软件是初步了解意法半导体智能传感器的快速入门指南，可简化 AI 应用程序的开发。此外，当需要配置物联网项目的网络连接时，可以用DSM工具(数据充分性模块)设置网关。DSM模块能够智能过滤要传输到云端的数据点，优化通信数据量，最大限度地降低功耗，并方便将来的二次训练。

关于如何使用决策树构建物联网传感器到云端解决方案，用户可以找到相关的代码示例，包括风机盘管监控、资产跟踪、人类活动识别和头部姿态。这些示例可以下载安装到意法半导体的物联网参考板上，例如，SensorTile.box Pro、STWIN 和 STWIN.box，开发者可以运行例程测评，自定义这些示例，导入自己的数据，或完善现有的数据集，以加快项目开发。

ST AIoT Craft 包含在 ST Edge AI Suite 软件包内。这个软件包为开发者提供在意法半导体边缘AI产品上开发部署机器学习算法所需的全部软件工具、示例和模型。意法半导体的edge-AI边缘智能产品包括STM32 微控制器 (MCU)、Stellar MCU 和内置MLC 或智能传感器处理单元 (ISPU) 的 MEMS 传感器。

STM32 是 STMicroelectronics International NV(意法半导体国际有限公司) 或其关联公司在欧盟和/或其他地方的注册和/或未注册商标。特别是，STM32 已在美国专利商标局注册。