Se solo avesse un cervello
Intelligenza artificiale nell’edge
L’intelligenza artificiale (IA) è un set di sistemi hardware e software in grado di fornire alle unità informatiche le capacità che, a un osservatore umano, sembrano imitare le capacità cognitive umane.
Utilizza una serie di metodi informatici ispirati alla natura per avvicinarsi ai problemi complessi del mondo reale, in cui i modelli tradizionali o matematici si sono dimostrati inefficaci o imprecisi. L'intelligenza artificiale utilizza un’approssimazione del modo in cui ragiona il cervello umano, utilizzando una conoscenza inesatta e incompleta per produrre azioni in maniera adattativa, costruendo l’esperienza con il trascorrere del tempo.
L’apprendimento automatico o machine learning (un sottoinsieme dell’AA) affronta svariati problemi che si verificano nella vita di tutti i giorni. È in grado di sfruttare i dati forniti dai sensori presenti nei nostri ambienti, case, uffici, auto, fabbriche e accessori personali. Un modello diffuso prevede che i dati grezzi provenienti dai sensori vengano inviati a una potente intelligenza remota centrale (Cloud), richiedendo pertanto un’ampiezza di banda dei dati e delle capacità computazionali significative. Tale modello abbasserebbe la reattività se si considera l’elaborazione di file audio, video o immagine da centinaia di milioni di dispositivi finali.
Il passaggio da un sistema di intelligenza centralizzato a uno distribuito
L’IA consente soluzioni end-to-end ben più efficienti quando l’analisi effettuata nel cloud si avvicina maggiormente al rilevamento e alle azioni. Questo approccio distribuito riduce in maniera significativa sia l’ampiezza di banda richiesta per il trasferimento dei dati e le capacità di elaborazione dei server cloud, sfruttando le moderne capacità informate sull'edge. Offre inoltre vantaggi di controllo dei dati dell’utente, in quanto i dati da fonti personali sono preanalizzati e forniti ai provider di servizi con un più elevato livello di interpretazione.
ST ha partecipato in modo attivo ai temi di ricerca IA e offre diverse soluzioni per spingere l’IA nell’edge IoT (i sistemi di nodi di sensori), addirittura fino al sensore IC stesso.
Grazie al nuovo set ST di soluzioni di intelligenza artificiale (IA), ora si possono mappare ed eseguire reti neurali pre-addestrate (ANN) utilizzando l’ampio portafoglio di microcontrollori STM32 grazie al pacchetto di estensioni STM32Cube.AI, consentendo l’IA su MCU basate su STM32 Arm® Cortex®-M.
L’STM32Cube.AI è:
- Interoperabile con popolari strumenti di apprendimento di deep learning come TensorFlow Lite, Keras, Caffee, Lasagne, ONNX, ecc.
- Compatibile con molti IDE e compilatori
- Con compatibilità agnostica per sensori e RTOS
- Consente di eseguire molteplici reti neurali artificiali su una singola MCU STM32
- Supporto completo per MCU a bassissima potenza STM32
- Utilizza la potenza del deep learning per migliorare le prestazioni di elaborazione del segnale e aumentare la produttività nella tua applicazione STM32. Crea e mappa le reti neurali artificiali nel tuo STM32 (codice ottimizzato generato automaticamente) anziché costruire un codice a mano.
ST offre poi dei sensori MEMS avanzati, come gli IMU LSM6DSOX, LSM6DSRX e l’ISM330DHCX di grado industriale. Questi dispositivi (e ogni futuro dispositivo MEMS con una X alla fine del codice prodotto) contiene funzioni digitali ottimizzate per eseguire gli algoritmi di apprendimento automatico che consentono di condividere l’elaborazione dati tra l’IMU e il processore host. Questo approccio consente di ridurre ulteriormente il consumo di energia del sistema in quanto per i compiti tipici il sensore AISC può consumare fino ad appena 0,001 volte la potenza di una MCU. Leggi di più sulle funzionalità Finite State Machine (FSM) e Machine Learning Core (MLC) in queste IMU e sui relativi strumenti di sviluppo nelle note applicative collegate qui sotto.
- Note applicative AN5259
- Note applicative AN5273
La raccolta dati nelle applicazioni dell’Industria 4.0 è una parte essenziale del processo di monitoraggio e aiuta a garantire che le macchine dello stabilimento funzionino senza intoppi. Le tecniche di monitoraggio continuo delle condizioni vengono normalmente utilizzate su apparecchiature come compressori, pompe e motori.
La manutenzione predittiva (PdM) si basa sul monitoraggio delle condizioni, il rilevamento delle anomalie e gli algoritmi di classificazione e integra dei modelli predittivi in grado di individuare il tempo di funzionamento rimanente della macchina, in base alle anomalie rilevate. Questo approccio utilizza un’ampia gamma di strumenti, come l’analisi statistica e l’apprendimento automatico per monitorare lo stato dell’apparecchiatura.
I nostri microcontrollori a bassissima potenza basati su STM32 Arm® Cortex® M4/M33/M7 e la serie di microprocessori STM32 Arm® Cortex®-A7® con capacità a punti flottanti sono in grado di elaborare i dati del sensore sull'edge. La toolchain STM32Cube.AI consente di implementare le reti neurali e l’apprendimento automatico per implementare un approccio di deep learning.
ST offre sensori ad alte prestazioni, dal costo competitivo, con una garanzia di fornitura di 10 anni (programma longevità), compresi gli accelerometri e i microfoni analogici ultra-sound per consentire l’analisi delle vibrazioni da un semplice monitoraggio pass/fail all’elevata precisione, analisi dei dati in base alla frequenza, nonché una serie di sensori ambientali per temperatura, umidità e pressione.
Soluzioni di connettività STM32
Il portafoglio di microcontrollori STM32 (MCU) comprende anche soluzioni di connettività wireless tra cui i nostri system-on-chip STM32WL a bassissima potenza: serie di microcontrollori STM32WL e STM32WB dual core.
Il SoC STM32WL SoC è una piattaforma MCU wireless aperta e multi protocollo in grado di eseguire il protocollo LoRaWAN® attraverso la modulazione LoRa®, nonché altri protocolli ad hoc basati su LoRa®, (G)FSK, (G)MSK o modulazioni BPSK. La piattaforma MCU STM32WB wireless multi protocollo può eseguire simultaneamente protocolli di comunicazione Bluetooth™ 5.0, OpenThread, ZigBee 3.0 e IEE 802.15.4.
Vedi le presentazioni:
- System-on-chip wireless MCU serie STM32WL a lungo raggio
- MCU serie STM32WB con bluetooth 5.0 integrato e IEEE 802.15.4.
STM32Cube.AI
Grazie alle nuove soluzioni di intelligenza artificiale (IA) di ST, ora hai la possibilità di mappare d eseguire reti neurali artificiali (ANN) pre-addestrate sull’ampio portafoglio di microcontrollori STM32.
L’STM32Cube.AI è un pacchetto di estensione della diffusa configurazione STM32CubeMX e strumento di generazione dei codici che consente l’AI su microcontrollori basati su STM32 Arm® Cortex®-M. Per accedere, scarica e installa STM32CubeMX (dalla versione 5.0.1 in poi).
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Con la sua ampia esperienza nel settore automotive, STMicroelectronics fornisce soluzioni di semiconduttori all’avanguardia per supportare le case automobilistiche e i relativi fornitori di sistemi elettronici.
L’ampio portafoglio di prodotti ST offre ai clienti soluzioni innovative per soddisfare i requisiti più impegnativi in termini di efficienza del veicolo, impatto ambientale, esperienza di guida e sicurezza.
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