STMicroelectronics ha lanzado STM32Cube.AI versión 7.2.0, la primera herramienta de desarrollo de inteligencia artificial (IA) de un proveedor de microcontroladores (MCU) para admitir redes neuronales ultraeficientes y profundamente cuantificadas.
STM32Cube.AI convierte redes neuronales previamente entrenadas en código C optimizado para microcontroladores (MCU) STM32. Es una herramienta esencial para desarrollar soluciones de IA de vanguardia que aprovechen al máximo los tamaños de memoria limitados y la potencia informática de los productos integrados.
Llevar la IA al borde, lejos de la nube, ofrece ventajas sustanciales para la aplicación. Esto incluye privacidad por diseño, respuesta determinista y en tiempo real, mayor confiabilidad y menor consumo de energía. También ayuda a optimizar el uso de la nube.
Ahora, con soporte para formatos de entrada de cuantificación profunda como qKeras o Larq, los desarrolladores pueden reducir aún más el tamaño de la red, el consumo de memoria y la latencia. Estos beneficios abren más posibilidades para la IA en el borde, incluidas aplicaciones rentables y sensibles a los costos.
Por lo tanto, los desarrolladores pueden crear dispositivos periféricos, como puntos finales de IoT autoalimentados, que ofrecen funcionalidad y rendimiento avanzados con una mayor duración de la batería. La familia STM32 de ST ofrece muchas plataformas de hardware adecuadas. La cartera se extiende desde MCU Arm Cortex-M0 de consumo ultrabajo hasta dispositivos de alto rendimiento que utilizan núcleos Cortex-M7, -M33 y Cortex-A7.
STM32Cube.AI versión 7.2.0 también agrega soporte para modelos TensorFlow 2.9, mejoras en el rendimiento del kernel, nuevos algoritmos de aprendizaje automático scikit-learn y nuevos operadores Open Neural Network eXchange (ONNX).
