STMicroelectronics udostępnił nową wersję pakietu STM32Cube.AI przeznaczonego do implementacji sieci neuronowych na mikrokontrolerach STM32. Nowa wersja umożliwia implementację nowych technik, a także zapewnia dodatkowe możliwości w zakresie klasyfikacji, grupowania oraz identyfikacji nowinek.
Najnowsza wersja pakietu zawiera nowe metody uczenia nadzorowanego oraz półnadzorowanego sprawdzające się z mniejszymi zestawami danych i pozwalające oszczędzać cykle procesora. Są to m.in. metody iForest, OC SVM do identyfikacji nowinek, a także algorytmy klasyfikujące K-means i SVM, które można implementować przy minimalnej ilości napisanego kodu.
Pakiet umożliwia przeniesienie obliczeń uczenia maszynowego z chmury na urządzenia końcowe oparte o STM32. Pozwala to na zmniejszenie opóźnienia, oszczędność energii, optymalizację wykorzystania chmury, a także zwiększenie prywatności dzięki ograniczeniu ilości przesyłanych danych. Dzięki dodatkowym możliwościom oferowanym przez pakiet, mikrokontrolery STM32 stają się doskonałą platformą do stosowania w aplikacjach brzegowych wykorzystujących sztuczną inteligencję.
Nowa wersja STM32Cube.AI jest dostępna bezpłatnie na stronie producenta.
