製品概要
概要
STM32Cubeファンクション･パックとして提供されるFP-AI-CTXAWARE1は、Bluetooth® Low Energy（LE）でコンテキスト認識IoTノードとスマートフォンを接続し、ST BLE SensorなどのAndroid™ / iOS™対応アプリを使用してIoTノード上のデバイスを設定するためのサンプルを備えています。
LSM6DSOXのHAR用の機械学習コア（MLC）と、STM32L4R9ZIJ6マイコンで実行されるASC用のニューラル･ネットワーク（NN）が生成する出力を利用し、人の行動認識（HAR）や音響シーン分類（ASC）などの高度なアプリケーションを実現します。HAR用の機械学習は、Unico-GUIで生成されるディシジョン･ツリーのロジック･アルゴリズムを使用しています。ニューラル･ネットワークは、浮動および固定小数点演算をサポートするマルチネットワーク･ライブラリによって実装され、STM32CubeMXツール用拡張パッケージ「X-CUBE-AI」によって生成されます。X-CUBE-AIで提供されるニューラル･ネットワークは、X-CUBE-AIの出力にSTのコネクティビティおよびセンシング･コンポーネントを組み合わせることで実現できるサンプルです。
また、推奨されるSTM32マイクロコントローラ（マイコン）およびST製センサと組み合わせることで、ディープ･エッジの分散型AIアプローチを活用して、超低消費電力が重要な要件となる特殊なウェアラブルAIアプリケーションの開発にも利用可能です。
X-CUBE-AIは、STM32マイコンで実行され、評価ボードSTEVAL-MKSBOX1V1に必要なすべてのドライバを搭載しています。
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特徴
- Bluetooth LE / デジタル･マイクロフォン / 環境およびモーション･センサを使用したコンテキスト認識IoTノード開発と、センサおよびオーディオ･データのリアルタイム･モニタリングを可能にする包括的なファームウェア
- リアルタイムな人の行動認識を機械学習コアにより実現（Unico-GUIを使用して生成、LSM6DSOXで実行）
- STM32CubeMX用拡張パッケージ「X-CUBE-AI」により生成されるミドルウェア･ライブラリと、音響シーン分類アプリケーション用ニューラル･ネットワークの実装サンプル
- マルチネットワーク･サポート： 人の行動分析用の機械学習コアと、音響シーン分類用ニューラル･ネットワーク向けの機械学習コアを同時に実行
- RTOSを使用した超低消費電力の実装
- Android / iOS用のST BLE Sensorアプリを利用した、センサ･データの読取り、スタンドアロンまたは組合せでのオーディオおよびモーション･アルゴリズムのデモ、無線通信によるファームウェア・アップデート（フルFOTA）に対応
- 評価ボードSTEVAL-MKSBOX1V1用のサンプル・プログラムを提供
- STM32Cubeにより、STM32ファミリのさまざまなマイコン間で簡単に移植可能
- 自由かつユーザ･フレンドリなライセンス条項
