STMicroelectronics sigue ampliando sus soluciones para desarrolladores de IA embebida y científicos de datos con un nuevo conjunto de herramientas y servicios, pioneros en el sector, para conseguir que la tecnología de IA de vanguardia llegue al mercado más rápido y con menos complejidad, ayudando a la toma de decisiones de hardware y software. La nube para desarrolladores STM32Cube.AI abre el acceso a un amplio conjunto de herramientas de desarrollo en línea creadas en torno a la familia de microcontroladores (MCU) STM32. Atendiendo a la creciente demanda de sistemas de vanguardia basados en IA, el front-end de escritorio STM32Cube.AI incluye los recursos necesarios para que los desarrolladores validen y generen bibliotecas de IA STM32 optimizadas a partir de redes neuronales entrenadas.

Ahora se complementa con STM32Cube.AI Developer Cloud, una versión en línea de la herramienta, que ofrece una serie de primicias en el sector: Una interfaz en línea para generar código C optimizado para microcontroladores STM32, sin necesidad de instalación previa de software. Los científicos de datos y los desarrolladores se benefician del rendimiento probado de optimización de redes neuronales de STM32Cube.AI para desarrollar proyectos de inteligencia artificial de vanguardia. Acceso al zoo de modelos STM32, un repositorio de modelos de aprendizaje profundo entrenables y demos para acelerar el desarrollo de aplicaciones.

En el momento del lanzamiento, los casos de uso disponibles incluyen la detección del movimiento humano para el reconocimiento y seguimiento de actividades, la visión por ordenador para la clasificación de imágenes o la detección de objetos, la detección de eventos de audio para la clasificación de audio, y mucho más. Alojados en GitHub, permiten la generación automática de paquetes ogetting startedo optimizados para STM32. Acceso al primer servicio de evaluación comparativa en línea del mundo para redes neuronales edge-AI en placas STM32.

La granja de placas accesible desde la nube cuenta con una amplia gama de placas STM32, que se renuevan periódicamente, lo que permite a los científicos de datos y a los desarrolladores medir a distancia el rendimiento real de los modelos optimizados. La herramienta ha sido sometida a pruebas y evaluación por parte de varios clientes de desarrollo embebido.