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組込みAIでIoTソリューションの日常的な実用性を向上
インテリジェント･センサ･プロセッシング･ユニット（ISPU）を使用してIMUセンサ上で小規模ニューラル･ネットワークを直接実行し、比類のないパフォーマンスと効率を実現する方法を解説します。
デニース･サンフィリッポ（Denise Sanfilippo）
アプリケーション開発エンジニア
ST Edge AI Suiteが提供するツール
X-LINUX向けリファレンスAI環境
TOFセンサによるハンド･ジェスチャAI
高速データロガー
MEMS STUDIO
NANOEDGE AI STUDIO
ST EDGE AI CORE
ST EDGE AI DEVELOPER CLOUD
MODEL ZOO
STELLAR STUDIO
STM32CUBE.AI
ST AIoT CRAFT
STの組込みAIソリューションに対応したフレームワーク
組込みAIアクセラレータ内蔵のSTM32マイクロプロセッサ
最新世代の64bit STM32マイクロプロセッサは、高度でセキュアな組込みAIアプリケーションを実現します。
主な特徴
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| アーキテクチャ | コア デュアルArm® Cortex®-A35 | 最大動作周波数 1.5GHz | コプロセッサ Arm® Cortex®-M33 | コプロセッサ最大動作周波数 400 MHz | DRAMサポート DDR3(L)/ DDR4/ LPDDR4 16/32bit | ||
| 組込みAIとマルチメディア | NPU（ニューラルネットワーク処理ユニット） 1.35 TOPS | 3D GPU 1080p60（RGB、LVDS、DSI出力対応） | ビデオ･エンコーダ H.264でのエンコード/デコード | PCIe Gen2 | Ethernet 3ポート（スイッチ付き、TSN対応） | USB 3 | ディスプレイ･インタフェース LVDS/DSI |
| セキュリティ | ターゲット認証レベル SESIPレベル3 PSA Certifiedレベル1 | TrustZone® あり | リソース･アイソレーション･フレームワーク あり | セキュア･プロビジョニング･エコシステム あり |
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よくある質問
一般的な疑問に対する明確かつ簡潔な答えがすぐに見つかります。
組込みプロジェクトにおける組込みAIの実装方法に関するよくある質問です。
ST Edge AI Suiteは、幅広いセンサに対応しています。対応センサの内訳は以下のとおりです。
- 時系列センサ：加速度センサ、ジャイロセンサ、磁気センサ、温度センサ、ToF測距センサなど、データを経時的に出力するセンサ
- オーディオ･センサ：マイクロフォンを始めとする、オーディオ･データを収集するための主要なセンサ
- 視覚センサ：カメラ（RGB、モノクロ、赤外線）、ToF測距センサ、レーダ、LiDARなど
ST Edge AI Suiteは、機械学習コア（MLC）やインテリジェント･センサ処理ユニット（ISPU）を内蔵したMEMSデバイスをはじめとするSTセンサに最適化されています。入力データがツールの要件に適合している限り、あらゆるセンサを扱うことができます。
ST Edge AI Suiteのツールは、さまざまなタイプのデータに対応できます。
- 高速データロガー：
- 時系列データ
- NanoEdge AI Studio：
- 時系列データ
- STM32Cube.AI（X-CUBE-AI）：
- 時系列データ
- オーディオ･データ
- 視覚データ
- MEMS-Studio：
- （MEMSセンサからの）時系列データ
- StellarStudioAI：
- 時系列データ
- オーディオ･データ
- OpenSTLinux向けリファレンスAI環境（X-LINUX-AI）：
- 時系列データ
- オーディオ･データ
- 視覚データ
- ST AIoT Craft：
- （MEMSセンサからの）時系列データ
- STのすべてのデバイス：ST Edge AI Core CLI（コマンド･ライン･インタフェース）バージョンとST Edge AI Developer Cloudを使用して、任意のSTハードウェア上でAIモデルの性能を最適化し評価できます。
- STM32マイコン：STM32Cube.AI（X-CUBE-AI）を使用して、ニューラル･ネットワークを最適化できます。NanoEdge AI StudioはAutoMLツールです。
- STM32 MPU：開発者は、OpenSTLinux向けリファレンスAI環境（X-LINUX-AI）とSTM32MP2オフライン･コンパイラ（Linux AIフレームワーク向け）を使用できます。
- Stellarマイコン：StellarStudioAIは、ニューラル･ネットワークの最適化と実装のためのソフトウェア･パッケージです。
- 機械学習コアを内蔵したMEMSセンサ：オンライン･ツールのST AIoT Craftとデスクトップ･ツールのMEMS Studioを使用して、データ分析、アルゴリズム設計、モデル最適化を行えます。MLC Model Zooは最適化済みモデルを提供します。
- ISPUを内蔵したMEMSセンサ：MEMS Studioを使用してデータ分析やモデル最適化を行えます。ISPU Model Zooは最適化済みモデルを提供します。
ユースケースに適したツールの使用をガイドすることで、AIモデルの実装を円滑にします。
- データ･ロギング：AIモデルの学習に必要なセンサ･データを収集します。
- Auto ML：機械学習アルゴリズムをSTM32マイクロコントローラに自動的に最適化します。
- モデル最適化：AIモデルを最適化し、ターゲット･デバイス向けの関連コードを生成します。
- 検証＆テスト：モデルの性能が実装基準を満たしていることを確認します。
- オンライン･ベンチマーキング：AIモデルの性能をクラウドを介してSTハードウェア上でテストします。
さらに、以下を活用することで、STハードウェアへの実装も支援できます。
- Model Zoo：対応デバイスへのAIモデルの実装を簡素化します。
- ドキュメント：実装プロセスを通じてガイダンスを提供します。
ST Edge AI Suiteは、商業利用を含め無料です。そのため、組込みシステムにAIを統合する場合のコスト効率に優れた選択肢となります。
