STMicroelectronics annuncia il set di strumenti software ad uso gratuito Edge AI Suite che si integra con l’hardware dell’azienda per portare l’intelligenza artificiale a livello locale in miliardi di oggetti connessi e autonomi.
STMicroelectronics presenta il suo ecosistema completo per consentire alle aziende di trasformare i loro prodotti con l’Edge AI. L’annuncio di ST Edge AI Suite, set integrato di strumenti software ad uso gratuito con hardware ST, rappresenta un passo in avanti nell’offerta ai clienti in quanto facilita la progettazione e l’implementazione di miliardi di oggetti connessi e autonomi che incorporano l’intelligenza artificiale a livello locale. STMicroelectronics Edge AI Suite semplificherà lo sviluppo delle soluzioni basate su AI dei clienti sfruttando un’ampia gamma di hardware ST (microcontrollori e microprocessori general-purpose e specifici per l’automotive, sensori intelligenti) e di strumenti correlati per l’ottimizzazione dell’intelligenza artificiale integrata. Espanderà e integrerà l’insieme di strumenti software e kit di valutazione e sviluppo, introdotti negli ultimi dieci anni, facendo leva sia sull’ecosistema AI esistente di framework di machine learning (ML) sia su partner chiave (come Nvidia e AWS).
I commenti
“Ci stiamo avviando verso un mondo con decine di miliardi di oggetti connessi e autonomi in grado di apportare vantaggi a chi li utilizzerà sia nella vita di tutti i giorni sia per la produttività aziendale. Per raggiungere questo obiettivo, gli algoritmi AI dovranno essere eseguiti sia nel cloud sia a livello locale, all’edge, in un’ampia gamma di dispositivi: smartphone e dispositivi personali connessi, sistemi di controllo per edifici e case intelligenti, macchine industriali, automobili e molto altro ancora,” ha affermato Jean-Marc Chery, Presidente e CEO di STMicroelectronics.
“I prodotti di STMicroelectronics sono già al centro di tutti questi dispositivi, ma è la loro combinazione con la nuova suite software, leader di mercato, che annunciamo oggi a fare la differenza. Questa combinazione consentirà la transizione verso dispositivi sempre più intelligenti, con cui clienti di qualsiasi dimensione potranno incorporare l’Edge AI più facilmente, e costruire la propria visione di futuro connesso facendo leva sul portafoglio hardware di ST.”
Oggi l’anteprima
Un’anteprima delle funzionalità della ST Edge AI Suite è stata presentata questa mattina durante l’Edge AI Summit online di ST. L’offerta leader di mercato di ST darà maggiori strumenti sia agli sviluppatori di sistemi embedded che vogliano creare modelli ottimizzati di apprendimento automatico (ML), sia ai data scientist, che intendano eseguire il proprio modello su un dispositivo embedded e ai progettisti e creatori di prodotti che aspirino a ridefinire l’eccellenza dei prodotti.
Con l’accesso gratuito, ST abiliterà clienti grandi e piccoli, unendo risorse e conoscenze in un approccio orientato al concetto di community. La Suite agevolerà ulteriormente questa trasformazione, aggregando gli strumenti e i loro utenti attorno a una community per l’Edge AI sempre più vasta.
La prima versione della ST Edge AI suite sarà disponibile nella prima metà del 2024.
I vantaggi dell’adozione dell’Edge AI
L’Edge AI è una tecnologia cruciale per le aziende per trasformare i propri prodotti nel mondo connesso di oggi avvicinando l’intelligenza e le capacità decisionali alla fonte dei dati. Questa strategia offre numerosi vantaggi in termini di velocità, consumo energetico, riservatezza, sicurezza ed efficienza dei costi, consentendo alle aziende di creare prodotti più intelligenti, reattivi ed efficienti, in grado di soddisfare le esigenze di un mondo dinamico e basato sui dati come quello odierno.
STMicroelectronics ha presentato alcuni esempi di realtà aziendali che stanno trasformando i propri prodotti con l’Edge AI:
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Miglioramento delle prestazioni delle lavatrici del 15-40%:
Un grande produttore di elettrodomestici sta attualmente adottando questa soluzione e un suo prodotto dovrebbe arrivare sul mercato l’anno prossimo. Il primo algoritmo di apprendimento automatico crea un approccio da sensore virtuale che stima il peso degli indumenti da lavare in base alla misura della corrente del motore. Un altro algoritmo di apprendimento automatico raccoglie i dati da un sensore inerziale a 6 assi per evitare le collisioni del cestello, calcolando se quest’ultimo possa entrare a contatto con il rivestimento esterno della lavatrice. In base agli input degli algoritmi, un programma aziona il motore utilizzando esattamente la corrente necessaria e regola i consumi di acqua e detersivo per ridurre energia e acqua tra il 15% e il 40% nel ciclo di lavaggio. Entrambi gli algoritmi sono stati sviluppati con NanoEdge AI Studio e vengono eseguiti su un microcontrollore STM32G0 insieme a un sensore inerziale a 6 assi di ST.
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Monitoraggio dell’attività del PC a bassissimo consumo:
Il team di ingegneria di HP ha collaborato a stretto contatto con ST per sviluppare e addestrare modelli di intelligenza artificiale in grado di riconoscere diverse attività degli utenti in base al loro movimento e a quello del dispositivo. Sono stati esaminati molteplici casi d’uso, tra cui scenari in cui il laptop viene appoggiato su un tavolo, sulle ginocchia dell’utente o trasportato in una borsa ed estratto. Questo ha consentito di creare un modello AI specifico per i dispositivi HP che è stato inserito in un sensore inerziale intelligente a 6 assi. Ma la parte davvero interessante è il consumo energetico. Questo sensore esegue un algoritmo nell’Edge AI a 34µA, che consente ai computer HP di rilevare le variazioni e rispondere di conseguenza. E soprattutto, di conservare la carica della batteria per compiti più critici.
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Ottimizzazione del funzionamento e della manutenzione dei motori dei veicoli elettrici:
ST sta collaborando con il gruppo HPE per ottimizzare il funzionamento e la manutenzione di motori in veicoli elettrici. La sfida era quella di monitorare la temperatura interna del rotore di un motore elettrico durante l’uso reale, in modo che la potenza erogata potesse essere ottimizzata per un funzionamento più efficiente e sicuro. Questa attività potrebbe essere eseguita in laboratorio con il rotore esposto, ma non è possibile su un motore di un veicolo effettivamente in funzione. La soluzione è stata quella di addestrare un modello e costruire un sensore di temperatura virtuale dotato di Edge AI con cui stimare la temperatura interna del rotore in base alla misura della temperatura esterna. L’algoritmo viene eseguito sul microcontrollore che gestisce il motore, un microcontrollore automotive Stellar. Lo stesso microcontrollore esegue inoltre un algoritmo AI che rileva le potenziali anomalie attraverso l’analisi delle vibrazioni. Lo stesso approccio può essere utilizzato con altri componenti critici come le batterie dei veicoli elettrici, la cui temperatura interna è difficilmente misurabile ma può essere simulata da un modello AI sulla base di una misura esterna.
Ulteriori informazioni tecniche
La strategia di ST per l’AI si basa sulla disponibilità di un insieme completo e integrato di strumenti (alcuni dei quali sono già disponibili), di esempi tecnici e didattici e di un innovativo ottimizzatore unificato di soluzioni AI embedded denominato ST Edge AI Core Technology. La ST Edge AI Suite soddisfa le esigenze e i requisiti di diversi profili, tra cui data scientist, sviluppatori di software embedded e progettisti di sistemi hardware. La suite è facile da usare, con un’interfaccia semplice e intuitiva, ed è disponibile in diverse varianti (Desktop, CLI, Web, API).
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ST Edge AI Suite opera su diverse piattaforme hardware ST:
Potrà essere utilizzata su MCU general-purpose STM32, compreso il portafoglio già annunciato con accelerazione hardware AI; i microprocessori STM32N6 e STM32 per applicazioni industriali; i microcontrollori Stellar per il settore automotive, a supporto della transizione delle case automobilistiche verso i veicoli “software-defined” che includono la manutenzione predittiva del gruppo propulsore elettrico per prolungare la vita del veicolo o sistemi di gestione della batteria per massimizzare l’efficienza energetica; sensori intelligenti (basati su unità di elaborazione per sensori intelligenti o ISPU (intelligent sensor processing unit) o MLC (machine learning core, o sensori Time-of-Flight per l’imaging avanzato), ideali per applicazioni nei settori industriale, automotive e personal electronics, dagli accessori wearable alla personal electronics di fascia alta. Tutti questi dispositivi sono supportati da un’ampia gamma di schede di valutazione e sviluppo.
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Un componente cruciale della ST Edge AI Suite è ST Edge AI Core
Unisce tutti gli strumenti software di cui gli ingegneri hanno bisogno in ogni fase del loro progetto: ST Edge AI Core può importare algoritmi di ML e NN dai framework di apprendimento automatico più utilizzati, fornire un’analisi dettagliata, ottimizzare un algoritmo per i dispositivi selezionati (sensori, MCU, MPU), validarlo rispetto al modello originale e, infine, mappare la soluzione AI embedded risultante sul dispositivo selezionato. Sarà possibile eseguire il benchmark dello stesso algoritmo AI su diverse piattaforme, usando solo il software o sfruttando specifici acceleratori HW, per valutarne in pochi clic l’accuratezza e il tempo di inferenza.
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Lo strumento di autoapprendimento automatico (auto ML) NanoEdge AI Studio diventa gratuito per STM32 ed è ora disponibile per tutte le MCU basate su ARM Cortex-M:
Parallelamente, il tool di auto ML NanoEdge AI Studio sta ricevendo un upgrade a vantaggio dei clienti a livello globale. Il suo utilizzo diventerà gratuito. La distribuzione delle librerie create da NanoEdge AI Studio sarà ora gratuita per una loro implementazione illimitata su qualsiasi microcontrollore STM32. Inoltre, poiché NanoEdge AI Studio è pensato per tutti i microcontrollori basati su ARM Cortex-M, i clienti potranno ora creare e distribuire le librerie, compreso l’apprendimento su un dispositivo specifico, su altri microcontrollori ARM Cortex-M nell’ambito di uno speciale accordo di licenza.
