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    NanoEdge AI 解決方案協(xié)助嵌入式開發(fā)應(yīng)用
    [作者 意法半導(dǎo)體]   2022年07月15日 星期五 瀏覽人次: [6666]

    bb>意法半導(dǎo)體(ST)推出NanoEdge AI Studio V3自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)工具,提供兩個(gè)額外的機(jī)器學(xué)習(xí)演算法系列、簡(jiǎn)化的資料記錄及翻新的使用者介面。因此,該工具涵蓋了更多使用案例,可幫助嵌入式開發(fā)人員更好理解及使用。



    圖一 : NanoEdge AI Studio V3自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)工具
    圖一 : NanoEdge AI Studio V3自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)工具

    什麼是NanoEdge AI Studio?

    建立機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用的挑戰(zhàn)

    長(zhǎng)久以來,期??采用機(jī)器學(xué)習(xí)的公司,為了收集長(zhǎng)達(dá)數(shù)個(gè)月的大量資料,必須聘用一名或多名資料科學(xué)家來整理,并建立AI模型。然後,再藉由嵌入式開發(fā)人員將該模型移植到微控制器,或使用STM32Cube.AI等工具,將神經(jīng)網(wǎng)路轉(zhuǎn)換為STM32 MCU的最隹化程式碼。然而,公司在預(yù)算及資料安全的考量下,不太可能會(huì)聘用資料科學(xué)家,或甚至外包處理。


    即使世界各地都有適合的人選,但資料的品質(zhì)仍待加強(qiáng)。雖然機(jī)器學(xué)習(xí)有長(zhǎng)足的進(jìn)步,但獲得可靠的訓(xùn)練樣本仍有困難。例如,應(yīng)用程式試圖偵測(cè)異常行為,卻無法獲得足夠的數(shù)據(jù)。而雖然許多資料集適用於解決分類問題,例如異常偵測(cè),但其卻不適用於嘗試偵測(cè)新型態(tài)的異常情況。因此,取得高品質(zhì)的資料也相當(dāng)重要,這一點(diǎn)毋庸置疑。而收集不受拼字錯(cuò)誤或遺漏資訊的樣本影響、并且準(zhǔn)確標(biāo)記正確無誤的資料集,可能需要大量投資。


    充分運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)

    圖二 : NanoEdge AI Studio能夠在同一臺(tái)裝置上執(zhí)行學(xué)習(xí)復(fù)雜行為的模型訓(xùn)練與推論。
    圖二 : NanoEdge AI Studio能夠在同一臺(tái)裝置上執(zhí)行學(xué)習(xí)復(fù)雜行為的模型訓(xùn)練與推論。

    NanoEdge AI Studio是對(duì)嵌入式系統(tǒng)開發(fā)人員友善的AI開發(fā)工具,即使沒有資料科學(xué)專業(yè)知識(shí)背景的人也可以使用。奇妙之處,在於NanoEdge AI Studio能夠在同一臺(tái)裝置上執(zhí)行學(xué)習(xí)復(fù)雜行為的模型訓(xùn)練與推論,亦即整個(gè)過程可以在同一個(gè)STM32微控制器上執(zhí)行。此外,與終端使用者互動(dòng)也相當(dāng)簡(jiǎn)單,不需要另外寫程式,只需按下幾個(gè)按鈕。因此,工程師可以根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境客制化,讓系統(tǒng)可以更穩(wěn)定且更輕易安裝。


    面對(duì)不同的作業(yè)系統(tǒng),NanoEdge AI Studio能在Windows 10或Ubuntu上執(zhí)行,并且能與最適合的資料處理及最相關(guān)的AI函式庫(kù)媒合。此應(yīng)用程式的設(shè)計(jì)著重於與C語(yǔ)言應(yīng)用程式中的嵌入式系統(tǒng)開發(fā)的緊密整合。


    簡(jiǎn)單來說,NanoEdge AI Studio會(huì)考慮MCU、記憶體、Flash、感測(cè)器等基本規(guī)格,并搜尋NanoEdge AI Studio內(nèi)最隹的 AI 模型庫(kù),接著產(chǎn)生能在STM32 MCU上執(zhí)行的AI函式庫(kù),使開發(fā)人員能夠直接整合到嵌入式應(yīng)用程式專案。


    在第 2 版之前,NanoEdge AI Studio 支援兩種主要的機(jī)器學(xué)習(xí)演算法:異常偵測(cè)和分類。


    NanoEdge AI Studio只需少量的正常行為與異常行為資料,便能自動(dòng)產(chǎn)生偵測(cè)AI異常的函式庫(kù)。一旦產(chǎn)生 AI 函式庫(kù)後,使用者可以將函式庫(kù)載入到微控制器中,直接在裝置上進(jìn)行進(jìn)一步的微調(diào)訓(xùn)練和推論。此AI函式庫(kù)除了能從本機(jī)獲得的資料中學(xué)習(xí)裝置行為以外,還可以適應(yīng)所在的裝置行為。微調(diào)訓(xùn)練完成後,AI函式庫(kù)會(huì)將裝置一段時(shí)間內(nèi)所取得的資料與本機(jī)建立的模型進(jìn)行比對(duì),以識(shí)別異常。


    分類AI函式庫(kù)可用於分類一組資料,并呈現(xiàn)不同類型的設(shè)備異常(例如軸承問題、空蝕問題等)或設(shè)備環(huán)境中不同類型的事件。使用者可以將訊號(hào)匯入Studio,只需要按幾個(gè)按鈕即可建立分類ML函式庫(kù)。在微控制器上執(zhí)行時(shí),分類器會(huì)分析即時(shí)資料,并提供相似性百分比。


    NanoEdge AI Studio新功能

    新的演算法系列:外??和異常值

    圖三 : NanoEdge AI Studio V3除了異常偵測(cè)與分類兩種應(yīng)用,并提供兩個(gè)新的演算法系列:外??和異常值。
    圖三 : NanoEdge AI Studio V3除了異常偵測(cè)與分類兩種應(yīng)用,并提供兩個(gè)新的演算法系列:外??和異常值。

    最新的NanoEdge AI Studio V3除了上述的異常偵測(cè)與分類兩種應(yīng)用之外, 現(xiàn)在還可以使用更多的函式庫(kù)。此外,ST也優(yōu)化了這些演算法,提升現(xiàn)有使用案例的效能。因此,當(dāng)嵌入式開發(fā)人員切換到新版本軟體時(shí),會(huì)對(duì)資源管理及執(zhí)行時(shí)間的升級(jí)更加有感。


    NanoEdge AI Studio V3也進(jìn)一步提供了兩個(gè)新的演算法系列:外??和異常值。前者有助於預(yù)測(cè)未經(jīng)測(cè)試條件下出現(xiàn)的行為,又稱作「??歸」,這對(duì)應(yīng)多個(gè)變數(shù)之間的關(guān)系。例如,資料集可以測(cè)量風(fēng)扇在100。C、110。C 和 150。C時(shí)的行為。藉由??歸演算法,機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用可以推斷風(fēng)扇在160。C 時(shí)的行為。NanoEdge AI Studio 中的外??演算法除了涵蓋線性??歸,也提供更先進(jìn)的分析技術(shù)來處理復(fù)雜的情況。因此,開發(fā)人員現(xiàn)在可以建立新的應(yīng)用,監(jiān)測(cè)資料科學(xué)家無法處理的情況。


    第二種演算法是依據(jù)單一類別值的離群值偵測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行演算。實(shí)際上,系統(tǒng)只學(xué)習(xí)正常行為,任何偏離原始分布的行為都會(huì)被視為異常。以前,使用異常偵測(cè)系統(tǒng)時(shí),開發(fā)人員會(huì)記錄正常行為,然後再模擬一或多個(gè)異常狀況。如前所述,其能夠在同一個(gè)微控制器上學(xué)習(xí)所有行為,并讓操作大幅簡(jiǎn)化。不過,在某些情況下,完整重現(xiàn)異常狀態(tài)是不可能的。因此,離群值偵測(cè)可以使用例行操作的資料,推論是否有異常發(fā)生。


    新的簡(jiǎn)便資料記錄功能

    資料科學(xué)家有時(shí)會(huì)遇到如何將成品推到市場(chǎng)的問題,雖然有實(shí)際數(shù)據(jù)是最好的,但因時(shí)間關(guān)系,并非每次都可以取得資料。因此,新的資料記錄功能可將任何STWIN SensorTile無線工業(yè)節(jié)點(diǎn)變成最直接的資料收集工具。首先,使用者將開發(fā)板連接到自己的電腦,使用NanoEdge AI Studio切換到資料記錄後,未來的資料便都會(huì)自動(dòng)記錄。工程師可以將STWIN開發(fā)板固定到自己的設(shè)備進(jìn)行監(jiān)測(cè),感測(cè)器會(huì)記錄資料,方便開發(fā)人員進(jìn)行標(biāo)記和剖析,以建立更精確的應(yīng)用。


    在嵌入式系統(tǒng)上的使用體驗(yàn)

    自訂、產(chǎn)生和驗(yàn)證自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)

    圖四 : NanoEdge AI Studio讓開發(fā)人員能夠自訂、產(chǎn)生和驗(yàn)證本身的機(jī)器學(xué)習(xí)函式庫(kù)。
    圖四 : NanoEdge AI Studio讓開發(fā)人員能夠自訂、產(chǎn)生和驗(yàn)證本身的機(jī)器學(xué)習(xí)函式庫(kù)。

    在NanoEdge AI Studio出現(xiàn)之前,工程師必須聯(lián)絡(luò)軟體廠商,檢查本身的硬體設(shè)定以及要監(jiān)測(cè)的行為。如今,NanoEdge AI Studio讓開發(fā)人員能夠自訂、產(chǎn)生和驗(yàn)證本身的機(jī)器學(xué)習(xí)函式庫(kù)。


    首先,使用者需選擇本身的Cortex-M架構(gòu)和系統(tǒng)中的感測(cè)器,接著匯入檔案,其中包含描述設(shè)備一般行為的數(shù)值,其可以是來自風(fēng)扇上之加速度計(jì)所產(chǎn)生的資料,也可以是工業(yè)設(shè)備的電氣資訊,完成後,NanoEdge AI Studio會(huì)自動(dòng)測(cè)試、最隹化和排列數(shù)億種可能組合中最隹的演算法組合,并產(chǎn)生客制化函式庫(kù),開發(fā)人員便可以使用嵌入式模擬器進(jìn)行驗(yàn)證。


    NanoEdge AI Studio V3現(xiàn)在使用者介面支援所有ST開發(fā)板,優(yōu)化後的免費(fèi)函式庫(kù)有助於使用者輕松執(zhí)行概念驗(yàn)證。例如,在智慧震動(dòng)感測(cè)器教學(xué)課程中,可以利用NUCLEO-L432KC 擷取風(fēng)扇的正常行為後,將資料提供給NanoEdge AI Studio并獲得AI函式庫(kù),使用者便可以在main loop中呼叫此函式庫(kù)進(jìn)行推斷。因此,NanoEdge AI程式庫(kù)對(duì)於迅速建立使用預(yù)測(cè)性維護(hù)、智慧安全操作等應(yīng)用是非常有幫助的。


    使用 Edge AI Sprint 引導(dǎo)專案

    許多客戶無法事前評(píng)估AI將為本身的應(yīng)用帶來多少效益。因此,為了快速驗(yàn)證應(yīng)用,ST也提供Edge AI Sprint Package,其中除了開發(fā)工具之外,還有完整的專家支援系統(tǒng),可以指導(dǎo)開發(fā)人員避開應(yīng)用程式和使用案例固有的地雷區(qū)。


    整個(gè)方案包括訓(xùn)練課程、NanoEdge AI Studio 授權(quán)和技術(shù)支援??蛻艨梢愿鶕?jù)專案的復(fù)雜性選擇不同的授權(quán)期限,以確保應(yīng)用能量產(chǎn)。Edge AI Sprint是引領(lǐng)專案的第一步,能有效管控風(fēng)險(xiǎn)并減少投資,同時(shí)提升專案成功的機(jī)率。


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