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    智動(dòng)化 / 文章 /

    開啟邊緣智能新時(shí)代 ST引領(lǐng)AI開發(fā)潮流
    [作者 王岫晨]   2024年03月08日 星期五 瀏覽人次: [4995]

    意法半導(dǎo)體亞太區(qū)人工智慧技術(shù)創(chuàng)新中心暨智慧手機(jī)技術(shù)創(chuàng)新中心的資深經(jīng)理Matteo MARAVITA,為大家深入解析了該公司的人工智慧解決方案及遠(yuǎn)景,並討論了開發(fā)人員當(dāng)前所面對(duì)的挑戰(zhàn),以及意法半導(dǎo)體如何為他們提供有力的支持。

    據(jù)悉,AI已被公認(rèn)為一項(xiàng)具有革命性影響力的技術(shù),其力量足以改變眾多領(lǐng)域的格局。意法半導(dǎo)體深信,AI在塑造未來的連網(wǎng)世界中扮演著關(guān)鍵角色。這將是一個(gè)充滿智慧的萬物互聯(lián)世界,數(shù)十億個(gè)裝置將以更高的安全性、連線性和智慧性為特點(diǎn),共同構(gòu)建一個(gè)我們稱之為雲(yún)端連接智慧邊緣的環(huán)境。在這個(gè)新世界中,裝置將擁有更強(qiáng)的自主能力,並與雲(yún)端形成更為緊密的連接,這將不僅提升資料處理的數(shù)量,也將提高在地資料處理的能力。


    這些裝置將滲透到日常生活的方方面面,從家庭到工廠,從公司到城市,從大樓到交通出行,幾乎無處不在。當(dāng)我們深入剖析這些裝置的運(yùn)作模式以及它們所帶來的商業(yè)模式時(shí),我們便能清晰地看到邊緣AI為我們的未來開創(chuàng)了怎樣的新局面。



    圖一
    圖一

    那麼,意法半導(dǎo)體是如何將這一遠(yuǎn)景轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實(shí)的呢?這又需要哪些關(guān)鍵元素的支持呢?意法半導(dǎo)體亞太區(qū)人工智慧技術(shù)創(chuàng)新中心暨智慧手機(jī)技術(shù)創(chuàng)新中心的資深經(jīng)理Matteo MARAVITA指出,邊緣AI的實(shí)現(xiàn)離不開三個(gè)基本要素:安全性、連線性和自主性。而在今天的分享中,他將重點(diǎn)聚焦於第三個(gè)要素——如何提升這些裝置的智慧和自主性,而?時(shí)將安全性和連線性問題置於一旁。他將進(jìn)一步探討意法半導(dǎo)體是如何在這一領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)其遠(yuǎn)景的。



    圖二
    圖二

    以車用感測(cè)器為例,Matteo MARAVITA介紹了意法半導(dǎo)體與HPE集團(tuán)的合作。他們正在利用邊緣AI技術(shù)來優(yōu)化電動(dòng)汽車的馬達(dá)運(yùn)作。他們開發(fā)了一種名為“虛擬感測(cè)器”的解決方案,該方案將AI演算法運(yùn)用在最新的Stellar系列車規(guī)微控制器上。這個(gè)演算法能從感測(cè)器中獲取馬達(dá)運(yùn)作的資料,並利用這些資料來推斷和估計(jì)那些無法直接測(cè)量的馬達(dá)內(nèi)部溫度。值得一提的是,這個(gè)車規(guī)微控制器不僅能執(zhí)行人工智慧任務(wù),還能驅(qū)動(dòng)馬達(dá),並同時(shí)運(yùn)行其他預(yù)測(cè)性維護(hù)的AI演算法,以識(shí)別減震、機(jī)械和電氣系統(tǒng)中可能存在的異常狀態(tài)。



    圖三
    圖三

    在近期的一項(xiàng)技術(shù)合作中,知名電腦與筆記型電腦市場(chǎng)的領(lǐng)軍企業(yè)惠普與合作夥伴攜手,利用先進(jìn)的智慧感測(cè)器技術(shù),針對(duì)筆記型電腦的電源監(jiān)控進(jìn)行了優(yōu)化。該方案的核心在於採(cǎi)用了ST的六軸IMU MEMS感測(cè)器,惠普與ST的工程師們緊密合作,通過在不同環(huán)境條件下收集IMU感測(cè)器的資料,並根據(jù)不同設(shè)備與使用者行為模式來開發(fā)和訓(xùn)練AI模型。



    圖四
    圖四

    此次合作目的在識(shí)別特定使用場(chǎng)景,例如用戶將筆記型電腦合上並放入電腦包前忘記關(guān)閉電源的情況。在此類情況下,由於未能及時(shí)關(guān)閉系統(tǒng),筆記型電腦可能會(huì)過熱,導(dǎo)致電池迅速耗盡。為了解決這一問題,雙方全面收集了各類資料,並合作開發(fā)了機(jī)器學(xué)習(xí)模型。一旦模型經(jīng)過驗(yàn)證,該演算法將被整合至智慧感測(cè)器中,從而實(shí)現(xiàn)更為精準(zhǔn)的電源管理。


    此外,在另一項(xiàng)引人注目的應(yīng)用中,AI技術(shù)也被成功引入到了日常生活中已存在數(shù)十年的洗衣機(jī)領(lǐng)域。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步,現(xiàn)代洗衣機(jī)在馬達(dá)控制性能上已實(shí)現(xiàn)了顯著的提升,相較於15或20年前的洗衣機(jī),現(xiàn)在的洗衣機(jī)不僅馬達(dá)性能更高,而且能耗更低。



    圖五
    圖五

    在此次創(chuàng)新中,STM32微控制器被用於控制洗衣機(jī)的馬達(dá)運(yùn)行,並同時(shí)執(zhí)行AI演算法。馬達(dá)控制器演算法將馬達(dá)的電流狀態(tài)資訊發(fā)送至AI演算法,後者利用這些資訊來估算待洗衣物的重量。通過更準(zhǔn)確地估算衣物重量,洗衣機(jī)能夠選擇更為合適的洗滌程式,從而以恰到好處的電流驅(qū)動(dòng)馬達(dá),減少整體用水量、洗衣液用量以及能源消耗。據(jù)統(tǒng)計(jì),這一技術(shù)可為一個(gè)洗衣週期節(jié)省高達(dá)15到40%的能源和水資源。


    不僅如此,AI演算法還具備提前檢測(cè)洗衣機(jī)滾筒在旋轉(zhuǎn)過程中可能發(fā)生的碰撞以及撞擊洗衣機(jī)外殼的能力。這一功能的實(shí)現(xiàn)得益於ST的六軸IMU感測(cè)器,使得整體解決方案更加穩(wěn)定可靠。


    通過這些案例,我們可以看到,越來越多的公司、應(yīng)用領(lǐng)域的工程師們正積極尋求將人工智慧技術(shù)整合到他們的產(chǎn)品中,以實(shí)現(xiàn)更高效、節(jié)能和穩(wěn)定的性能。



    圖六
    圖六

    在當(dāng)前的技術(shù)領(lǐng)域中,開發(fā)人員仍然面臨著一系列挑戰(zhàn)。這些挑戰(zhàn)主要可分為硬體和軟體兩大層面。從硬體角度來看,儘管開發(fā)者追求實(shí)現(xiàn)人工智慧功能,但仍需兼顧整體性能、安全性以及功耗控制。特別是在選擇硬體時(shí),必須確保其具備特定的安全功能,並能在維持低功耗的同時(shí)穩(wěn)定運(yùn)行。對(duì)於半導(dǎo)體供應(yīng)商而言,如意法半導(dǎo)體,他們致力於為客戶提供一系列整體方案,以應(yīng)對(duì)不同硬體設(shè)備的挑戰(zhàn)。



    圖七
    圖七

    在另一方面,軟體層面的挑戰(zhàn)同樣不容忽視。為了在設(shè)備中實(shí)現(xiàn)可訓(xùn)練的模型,開發(fā)者不僅需要在最終產(chǎn)品中創(chuàng)建、訓(xùn)練和部署模型,還需負(fù)責(zé)其維護(hù)。特別是在邊緣AI領(lǐng)域,這一挑戰(zhàn)尤為突出。


    意法半導(dǎo)體早在十年前便開始了AI研發(fā)計(jì)畫。他們從機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)研究入手,專注於未來將成為焦點(diǎn)的邊緣設(shè)備。因此,他們的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)特別針對(duì)硬體資源受限的設(shè)備進(jìn)行了優(yōu)化。2018年,他們推出了首個(gè)STM32 AI函式程式庫——STM32Cube.AI,並自此開始與客戶合作,共同開發(fā)了多個(gè)項(xiàng)目。



    圖八
    圖八

    同年,他們還推出了首款內(nèi)置MLC機(jī)器學(xué)習(xí)核心的MEMS感測(cè)器,該感測(cè)器具備機(jī)器學(xué)習(xí)模型硬體加速功能。此外,他們還加入了TinyML聯(lián)盟,並隨後將AI的佈局和支援範(fàn)圍擴(kuò)展至其他晶片,如車用微控制器和Linux相關(guān)產(chǎn)品,如STM32微處理器。


    到了2021年,意法半導(dǎo)體進(jìn)一步推出了新的AutoML工具生態(tài)系統(tǒng)NanoEdge AI。一年後,他們?cè)俅伟l(fā)佈了新款具有更先進(jìn)硬體加速器的MEMS感測(cè)器,該感測(cè)器能夠在同一設(shè)備內(nèi)運(yùn)行更小的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)路。去年,他們繼續(xù)改進(jìn)軟體生態(tài)系統(tǒng),推出了STM32開發(fā)者雲(yún)端模型庫,並更新了Stellar系列車規(guī)MCU工具。



    圖九
    圖九

    值得一提的是,STM32在通用微控制器領(lǐng)域取得了顯著成績(jī)。在MLPerf Tiny基準(zhǔn)測(cè)試中,STM32提交的項(xiàng)目數(shù)量位居第一,占所有提交項(xiàng)目的73%。這充分證明了意法半導(dǎo)體多年的努力得到了回報(bào),並吸引了大量開發(fā)者在其平臺(tái)上進(jìn)行邊緣AI的開發(fā)與探索。



    圖十
    圖十

    這一成功的背後,有三個(gè)關(guān)鍵因素不可忽視。首先,意法半導(dǎo)體在通用微控制器、工業(yè)和消費(fèi)性微控制器市場(chǎng)具有優(yōu)勢(shì)地位,STM32系列特別適用于這些應(yīng)用。其次,他們對(duì)邊緣AI基準(zhǔn)測(cè)試做出了重要貢獻(xiàn),如MLPerf Tiny基準(zhǔn)測(cè)試。最後,他們的線上平臺(tái)——STM32 AI開發(fā)者雲(yún)端平臺(tái),為客戶和開發(fā)者提供了便捷的線上工具和STM32開發(fā)板,?明他們輕鬆測(cè)試模型。這些因素共同推動(dòng)了STM32在AI創(chuàng)新領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用。



    圖十一
    圖十一

    在成功利用硬體解決方案協(xié)助開發(fā)者應(yīng)對(duì)硬體挑戰(zhàn)之後,ST如今進(jìn)一步聚焦如何?明客戶克服軟體方面的挑戰(zhàn)。開發(fā)邊緣AI解決方案涉及多種類型的AI工程師,他們各自擁有不同的開發(fā)技能,因此其需求也各不相同。



    圖十二
    圖十二

    嵌入式軟體工程師是專注於實(shí)現(xiàn)邊緣AI並將其無縫整合到整個(gè)系統(tǒng)中的關(guān)鍵角色。這類工程師往往會(huì)從可靠的示例專案入手,根據(jù)特定應(yīng)用需求調(diào)整參考設(shè)計(jì)。與此同時(shí),機(jī)器學(xué)習(xí)工程師、AI工程師或資料科學(xué)家則主要致力於機(jī)器學(xué)習(xí)模型的研發(fā),他們不僅關(guān)注模型的資料集,還需根據(jù)目標(biāo)硬體裝置優(yōu)化模型性能。



    圖十三
    圖十三

    硬體工程師則渴望擁有一個(gè)簡(jiǎn)便的基準(zhǔn)測(cè)試工具,以便在不同的硬體平臺(tái)或元件上測(cè)試資料科學(xué)家提供的先進(jìn)演算法,並在性能、功耗、尺寸和價(jià)格之間找到最佳平衡點(diǎn)。


    鑒於這些多樣化的需求,ST開發(fā)了一個(gè)獨(dú)特的工具——ST Edge AI開發(fā)套件,以滿足各類工程師的需求。



    圖十四
    圖十四

    那麼,ST Edge AI開發(fā)套件究竟是什麼呢?它是一個(gè)集成了邊緣AI開發(fā)所需全套工具和模組的綜合性解決方案。從利用模型庫建立示例、收集資料集,到將模型部署到特定硬體,該套件覆蓋了整個(gè)開發(fā)流程。客戶可以利用ST的AutoML工具直接從資料開始構(gòu)建模型,或者採(cǎi)用自研或協(xié)力廠商工具將自主研發(fā)的模型導(dǎo)入套件,進(jìn)行模型基準(zhǔn)測(cè)試,並在硬體上部署模型。



    圖十五
    圖十五

    ST Edge AI開發(fā)套件旨在支援多種硬體,包括MEMS感測(cè)器、微控制器、MPU微處理器以及車用微控制器。此外,套件還提供了豐富的開發(fā)資源,如文檔、培訓(xùn)課程和社區(qū)存取權(quán)限等,為開發(fā)者提供了全方位的支援。



    圖十六
    圖十六

    ST正致力於將多個(gè)工具整合為一個(gè)全面的邊緣AI開發(fā)套件,詳細(xì)資訊已全部呈現(xiàn)。這一生態(tài)系統(tǒng)不僅與內(nèi)部AI開發(fā)流程相相容,同時(shí)也與外部AI開發(fā)生態(tài)系統(tǒng)保持協(xié)同工作。值得一提的是,該套件支持眾多主流且廣泛應(yīng)用的深度學(xué)習(xí)框架,包括TensorFlow Lite、Keras、PyTorch等,使得用戶能夠輕鬆利用這些框架訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行開發(fā)。



    圖十七
    圖十七

    此外,ST Edge AI開發(fā)套件還展示了與NVIDIA工具包的相容性,為用戶提供更多選擇和靈活性。同時(shí),該套件也提供了與AWS和微軟Azure等雲(yún)端服務(wù)的連接可能性,使得用戶能夠輕鬆將邊緣AI解決方案與雲(yún)端服務(wù)相結(jié)合,實(shí)現(xiàn)更廣泛的資料處理和分析。



    圖十八
    圖十八

    不僅如此,ST Edge AI開發(fā)套件還與MATLAB等模擬工具保持相容,為用戶提供了更強(qiáng)大的模擬和測(cè)試能力。這使得用戶能夠在開發(fā)過程中更早地發(fā)現(xiàn)和解決問題,提高開發(fā)效率和品質(zhì)。



    圖十九
    圖十九

    ST Edge AI解決方案的核心在於其通用的軟體庫和指令列介面,即ST Edge AI核心。這一核心功能使得客戶能夠方便地評(píng)估機(jī)器學(xué)習(xí)模型,並利用工具將模型編譯為特定目標(biāo)。因此,無論是STM32微控制器、Stellar車用微控制器,還是具備MLC或ISPU等硬體加速器的MEMS感測(cè)器,都可以輕鬆集成到ST Edge AI解決方案中。



    圖二十
    圖二十

    值得一提的是,這些工具都是免費(fèi)的。不僅ST Edge AI套件本身是免費(fèi)的,而且ST還宣佈自去年12月起,Nano AI Studio在任何STM32上都可以無限免費(fèi)使用。此外,ST還將根據(jù)特殊授權(quán)合約,繼續(xù)為客戶提供其他搭載Arm Cortex-M核心的微控制器的支援。



    圖二十一
    圖二十一

    綜上所述,ST Edge AI開發(fā)套件為用戶提供了一個(gè)全面、高效且靈活的邊緣AI開發(fā)解決方案。無論是初學(xué)者還是有經(jīng)驗(yàn)的開發(fā)者,都能夠利用這一套件快速構(gòu)建和優(yōu)化邊緣AI應(yīng)用,推動(dòng)智慧化時(shí)代的發(fā)展。


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