意法半導體Web工具配合智能傳感器加快AIoT項目落地

意法半導體新推出了一款基于網絡的工具ST AIoT Craft，該工具可以簡化在意法半導體智能 MEMS 傳感器的機器學習內核 (MLC)上開發(fā)節(jié)點到云端的 AIoT（物聯網人工智能）項目以及相關網絡配置。

MLC機器學習內核是 ST MEMS 產品組合的專屬功能，能夠讓傳感器直接運行決策樹學習模型。MLC 能夠自主運行，無需主機系統(tǒng)參與，低延遲，低功耗，高效處理需要 AI 功能的任務，例如，分類和模式檢測。

ST AIoT Craft 還集成了利用 MLC在傳感器內實現AI的物聯網項目開發(fā)配置所需的全部步驟，并為開發(fā)者提供了一種安全、好用的開發(fā)方法，為云端數據提供強大的安全保護功能。這是一個運行在網絡瀏覽器上的線上工具，無需下載軟件，使用起來非常方便。因為不需要下載安裝，為用戶節(jié)省很多時間，并且方便團隊之間（例如， AI 專家和嵌入式軟件工程師）協(xié)同工作。

在這個軟件中，AutoML功能是用于創(chuàng)建決策樹模型的工具，能夠為傳感器數據集自動選擇最佳屬性、過濾器和窗口大小。該框架還可以訓練要在 MLC 上運行的決策樹，并生成配置文件，部署訓練好的模型。對于初學者來說，這個軟件是初步了解意法半導體智能傳感器的快速入門指南，可簡化 AI 應用程序的開發(fā)。此外，當需要配置物聯網項目的網絡連接時，可以用DSM工具(數據充分性模塊)設置網關。DSM模塊能夠智能過濾要傳輸到云端的數據點，優(yōu)化通信數據量，最大限度地降低功耗，并方便將來的二次訓練。

關于如何使用決策樹構建物聯網傳感器到云端解決方案，用戶可以找到相關的代碼示例，包括風機盤管監(jiān)控、資產跟蹤、人類活動識別和頭部姿態(tài)。這些示例可以下載安裝到意法半導體的物聯網參考板上，例如，SensorTile.box Pro、STWIN 和 STWIN.box，開發(fā)者可以運行例程測評，自定義這些示例，導入自己的數據，或完善現有的數據集，以加快項目開發(fā)。

ST AIoT Craft 包含在 ST Edge AI Suite 軟件包內。這個軟件包為開發(fā)者提供在意法半導體邊緣AI產品上開發(fā)部署機器學習算法所需的全部軟件工具、示例和模型。意法半導體的edge-AI邊緣智能產品包括STM32 微控制器 (MCU)、Stellar MCU 和內置MLC 或智能傳感器處理單元 (ISPU) 的 MEMS 傳感器。

現在可以免費在線使用AIoT Craft。