使用Edge Impulse，能够打造嵌入微型机器学习和DNN模型的智能器件解决方案。基于云的解决方案简化了传感器数据收集和存储、数据特征提取、ML和DNN模型培训及向嵌入式代码的转换以及在STM32 MCU器件上部署模型的复杂性。无需在本地安装AI框架，工程师通过单个函数调用即可生成模型并将其导入到STM32项目中。所有生成的神经网络现在均可以充分利用STM32Cube.AI，以确保尽可能快速、节能地运行，并可以使用STM32CubeMX完全定制固件。
在微控制器上部署机器学习(ML)模型是过去几年最令人兴奋的发展之一，这使小型、电池供电设备能够检测复杂的运动、识别声音、对图像分类或发现传感器数据中的异常。为使每个嵌入式开发人员都可以构建和部署这些模型，意法半导体和Edge Impulse通过合作来集成STM32CubeMX和STM32Cube.AI对Edge Impulse的支持。Edge Impulse Cloud现在能够通过本地STM32Cube.AI引擎来导出神经网络，以确保与STM32CubeMX项目兼容的CMSIS PACK具有最佳效率。这使开发人员能够轻松地收集数据、构件模型和向任何STM32 MCU部署。
