STMicroelectronics accelera l’adozione dell’Edge AI per aiutare le aziende a trasformare i propri prodotti » Electronicsmedia

• Annuncio di ST Edge AI Suite, un set completo e integrato di software e strumenti che offre a sviluppatori e aziende un modo più semplice ed economico per incorporare prodotti ST abilitati all’intelligenza artificiale in applicazioni industriali, automobilistiche/di mobilità, di consumo e di comunicazione
• ST offre a sviluppatori e aziende un ecosistema completo con un’ampia gamma di hardware con software e strumenti gratuiti, supportato da partnership con servizi cloud e fornitori di toolchain AI
• Le aziende di qualsiasi dimensione potranno trarre vantaggio dall’implementazione senza vincoli dell’AI edge, accelerandone l’adozione a livello globale

STMicroelettronica sta introducendo la sua offerta ecosistemica completa per consentire alle aziende di trasformare i propri prodotti con l’intelligenza artificiale all’avanguardia. L’annuncio della ST Suite Edge AI, un set integrato di strumenti software utilizzabili gratuitamente con l’hardware ST, porta l’offerta ai clienti un ulteriore passo avanti, consentendo loro di avviare la progettazione e l’implementazione di miliardi di oggetti connessi e autonomi che incorporano l’intelligenza artificiale a livello locale. IL Suite di intelligenza artificiale ST Edge semplificherà lo sviluppo delle soluzioni IA dei clienti sfruttando l’ampia gamma di hardware della ST (microcontrollori e microprocessori generici e automobilistici, sensori intelligenti) e i relativi strumenti per l’ottimizzazione dell’IA integrata. Amplierà e integrerà i molteplici strumenti software, valutazione e kit di sviluppo introdotti negli ultimi 10 anni, sfruttando al tempo stesso l’ecosistema AI esistente di framework di machine learning (ML) e partner chiave (come Nvidia e AWS).

“Ci stiamo muovendo verso un mondo con decine di miliardi di oggetti connessi e autonomi che apportano valore e comodità ai propri utenti in tutti gli aspetti della vita dei consumatori e della produttività aziendale. Per raggiungere questo obiettivo, gli algoritmi di intelligenza artificiale dovranno essere eseguiti sia nel cloud che on-device, all’edge su un’ampia gamma di dispositivi: smartphone e dispositivi personali connessi, sistemi di controllo della casa e degli edifici intelligenti, macchine industriali, automobili e molto altro ancora. “,” disse Jean-Marc Chery, Presidente e CEO di STMicroelectronics. “I prodotti ST sono già al centro di tutti questi dispositivi, ma è la loro combinazione con la suite software gratuita leader del settore che annunciamo oggi a fare la differenza. Questa combinazione consentirà la transizione verso un edge più intelligente, consentendo ai clienti di qualsiasi dimensione di implementare più facilmente l’intelligenza artificiale edge e costruire la loro visione di questo futuro connesso sfruttando il portafoglio hardware di ST”.

Un’anteprima delle funzionalità della suite ST Edge AI è stata presentata oggi all’Edge AI Summit online della ST. L’offerta leader del settore della ST darà potere agli sviluppatori embedded che desiderano creare modelli ottimizzati di machine learning, ai data scientist che desiderano eseguire il proprio modello su un dispositivo embedded e ai progettisti e creatori di prodotti che desiderano ridefinire la grandezza del prodotto.

Grazie all’accesso gratuito, la ST consentirà ai clienti grandi e piccoli di unire risorse e conoscenze in un approccio guidato dalla comunità. La Suite consentirà ulteriormente questa trasformazione federando gli strumenti e i relativi utenti attorno a una comunità AI più ampia.

La prima versione della suite ST Edge AI sarà disponibile nella prima metà del 2024.

Maggiori informazioni sui vantaggi derivanti dall’adozione dell’intelligenza artificiale edge
Edge AI è una tecnologia cruciale per consentire alle aziende di trasformare i propri prodotti nel mondo connesso di oggi avvicinando l’intelligenza e le capacità decisionali alla fonte dei dati. Ciò offre numerosi vantaggi in termini di velocità, consumo energetico, privacy, sicurezza ed efficienza dei costi, consentendo alle aziende di creare prodotti più intelligenti, reattivi ed efficienti in grado di soddisfare le esigenze del mondo frenetico e basato sui dati di oggi.

Esempi di aziende che trasformano i propri prodotti con ST:

Miglioramento delle prestazioni del 15-40% per le lavatrici:
UN importante produttore di elettrodomestici sta attualmente adottando questa soluzione e dovremmo vedere il loro prodotto sul mercato l’anno prossimo. Il primo algoritmo di apprendimento automatico sta creando un approccio basato su sensori virtuali, stimando il peso dei vestiti da lavare in base alla misurazione della corrente del motore. Un altro algoritmo di apprendimento automatico sta raccogliendo dati da un sensore di movimento a 6 assi per consentire di evitare le collisioni del cestello calcolando se il cestello toccherà il rivestimento esterno della lavatrice. In base all’input dell’algoritmo, un programma aziona il motore utilizzando esattamente la corrente necessaria e regola l’acqua e il detersivo utilizzati per risparmiare tra il 15 e il 40% di energia e acqua per un ciclo di lavaggio. Entrambi gli algoritmi sono stati sviluppati con NanoEdge AI e vengono eseguiti su un MCU STM32G0 insieme a un sensore di movimento a 6 assi ST.

Monitoraggio dell’attività del PC a bassissimo consumo:
IL HP Il team di ingegneri ha lavorato a stretto contatto con la ST per sviluppare e addestrare modelli di intelligenza artificiale in grado di riconoscere le diverse attività degli utenti in base al dispositivo e al movimento dell’utente. Sono stati affrontati molteplici casi d’uso, inclusi scenari in cui il laptop viene posizionato su un tavolo, sulle ginocchia dell’utente o trasportato all’interno di una borsa ed estratto. Ciò ha contribuito a creare un modello AI specifico per i dispositivi HP che è stato inserito in un sensore di movimento intelligente a 6 assi. Ma la parte davvero interessante qui è il consumo energetico. Questo sensore esegue un algoritmo Edge AI a 34 microampere. Ciò consente ai computer HP di rilevare le modifiche e rispondere di conseguenza. E, cosa più importante, conserva la carica della batteria per attività più critiche.

Ottimizzazione del funzionamento e della manutenzione dei motori EV:

La ST sta lavorando con Gruppo HPE per ottimizzare il funzionamento e la manutenzione dei motori dei veicoli elettrici. La sfida qui era monitorare la temperatura interna del rotore di un motore elettrico durante l’uso reale, in modo che la potenza erogata potesse essere ottimizzata per un funzionamento più efficiente e sicuro. Questo è qualcosa che potrebbe essere fatto in un laboratorio con il rotore esposto, ma non è possibile nel motore in funzione di un veicolo. La soluzione era addestrare un modello e costruire un sensore di temperatura virtuale con intelligenza artificiale edge per stimare la temperatura del rotore interno dalla misurazione della temperatura esterna. L’algoritmo funziona sul microcontrollore che controlla il motore: un MCU automobilistico Stellar. Lo stesso MCU esegue anche un algoritmo AI che rileva potenziali anomalie attraverso l’analisi delle vibrazioni. Lo stesso approccio può essere utilizzato con altri componenti critici, come le batterie dei veicoli elettrici, dove la temperatura interna della batteria non è pratica da misurare ma un modello AI edge può simularla da una misurazione esterna.

Ulteriori informazioni tecniche
La strategia della ST sull’intelligenza artificiale si basa sulla disponibilità di un insieme completo e integrato di strumenti (alcuni dei quali già disponibili oggi), esempi tecnici e didattici e un innovativo ottimizzatore unificato di soluzioni AI integrate denominato ST Edge AI Core Technology. La suite ST Edge AI soddisfa le esigenze e i requisiti di diversi profili, come data scientist, sviluppatori SW integrati e ingegneri di sistema HW. La suite è facile da usare, con un’interfaccia semplice ed intuitiva, disponibile in diverse modalità (Desktop, CLI, Web, API).

• ST Edge AI Suite funziona su più piattaforme hardware ST: funzionerà su: MCU STM32 per uso generale, incluso il portafoglio già annunciato con accelerazione hardware AI, MPU STM32N6 e STM32 costruiti per applicazioni industriali; Microcontrollori automobilistici stellari, che supportano le case automobilistiche nella loro transizione verso veicoli definiti dal software con manutenzione predittiva del gruppo propulsore elettrico per estendere la durata del veicolo o sistemi di gestione della batteria per massimizzare l’efficienza energetica sensori intelligenti incorporati (basati su unità di elaborazione di sensori intelligenti o ISPU, nuclei di apprendimento automatico , o MLC, oltre a sfruttare i sensori Time-of-Flight per l’imaging avanzato), ideali per applicazioni industriali, automobilistiche e qualsiasi cosa, dagli accessori indossabili alle applicazioni elettroniche personali di fascia alta. Tutti sono supportati da un’ampia gamma di comitati di valutazione e sviluppo.
• Un componente fondamentale della suite ST Edge AI è ST Edge AI Core che riunisce tutto il SW e gli strumenti di cui gli ingegneri hanno bisogno in ogni fase del loro progetto: ST Edge AI Core può importare algoritmi ML e NN dai framework ML più utilizzati, fornire un’analisi dettagliata, ottimizzare l’algoritmo per i dispositivi selezionati (sensori, MCU, MPU), convalidare rispetto al modello originale e infine mappare il soluzione AI incorporata risultante sul dispositivo selezionato. Sarà possibile benchmarkare lo stesso algoritmo AI su diverse piattaforme, in puro SW o sfruttando specifici acceleratori HW, per valutare accuratezza e tempo di inferenza in pochi click.
• Lo strumento autoML NanoEdge AI Studio diventa gratuito per STM32 ed è ora disponibile per tutti gli MCU basati su ARM Cortex-M: Parallelamente, lo strumento autoML NanoEdge AI Studio della ST verrà aggiornato a vantaggio dei clienti a livello globale: il suo utilizzo diventerà gratuito. La distribuzione delle librerie create da NanoEdge AI Studio sarà ora gratuita per la distribuzione illimitata su qualsiasi microcontrollore STM32. Inoltre, poiché NanoEdge AI Studio è destinato a tutti i microcontrollori basati su ARM Cortex-M, i clienti saranno ora in grado di creare e distribuire librerie, compreso l’apprendimento unico sul dispositivo, su altri microcontrollori ARM Cortex-M con uno speciale accordo di licenza.