STMicroelectronics ha annunciato la disponibilità della versione 3 di NanoEdge AI Studio, il primo importante aggiornamento dello strumento software per applicazioni di apprendimento automatico che ST ha acquisito con Cartesiam all’inizio di quest’anno.
La nuova versione di NanoEdge AI Studio arriva quando il passaggio delle funzionalità di intelligenza artificiale dal cloud all’edge offre ai produttori un potenziale fenomenale per migliorare sostanzialmente i processi industriali, ottimizzare i costi di manutenzione e fornire funzioni innovative in apparecchiature in grado di rilevare, elaborare i dati e agire localmente per migliorare la latenza e la sicurezza delle informazioni. Le applicazioni includono dispositivi connessi, elettrodomestici e automazione industriale.
NanoEdge AI Studio semplifica la creazione di attività di machine learning, di apprendimento, rilevamento e classificazione delle anomalie su qualsiasi microcontrollore STM32. Questa nuova versione include anche capacità predittive utilizando apposite librerie. Lo strumento rende più facile per gli utenti integrare tali capacità di apprendimento automatico all’avanguardia in modo rapido, semplice ed economico nelle loro apparecchiature, senza alcuna competenza in ambito informatico.
Aggiungendo il supporto nativo per tutte le schede di sviluppo STM32, STMicroelectronics ha anche eliminato la necessità di scrivere codice per i suoi sensori di livello industriale, con nuove capacità di acquisizione e gestione dei dati ad alta velocità. Il software NanoEdge AI Studio migliora la sicurezza utilizzando l’archiviazione e l’elaborazione dei dati locali, invece di trasferire ed elaborare i dati nel cloud.
I nuovi aggiornamenti sono già stati utilizzati da alcuni clienti ST.
Steve Peguet, direttore scientifico, dipartimento innovazione di Alten Group, una società internazionale di consulenza tecnologica e ingegneria, ha dichiarato: “Abbiamo avuto l’opportunità di utilizzare NanoEdge AI Studio con uno dei nostri principali clienti aerospaziali. Per la foratura meccanica durante la produzione di parti costose, in cui una punta da trapano usurata o la minima anomalia può avere conseguenze significative, Alten ha utilizzato NanoEdge AI Studio per integrare algoritmi di apprendimento automatico nell’attrezzatura di perforazione. La soluzione testata su una linea di produzione è stata così efficace che Alten ha avviato una pratica attorno a questa tecnologia per supportare i propri clienti e per industrializzare questi primi risultati per implementare una soluzione dirompente di manutenzione prescrittiva degli strumenti di perforazione nelle loro fabbriche.”
David Dorval, CEO e fondatore di Stimio, azienda specializzata nello sviluppo di soluzioni IoT industriali per il settore ferroviario e altri settori (IIoT), ha dichiarato: “I nostri principali clienti ferroviari ci chiedono di fornire loro una manutenzione predittiva autonoma basata su wireless a bassa potenza. soluzioni per aumentare i tempi di attività, ottimizzare i costi ed evitare costosi tempi di fermo. Il contributo dell’IA edge a bassa potenza è al centro della nostra strategia e, dopo aver valutato diverse soluzioni software Edge AI, abbiamo scelto NanoEdge AI Studio di STMicroelectronics per arricchire la nostra offerta Oxygen Edge con potenti algoritmi di IA a bassa potenza.”
Deepak Arora, Presidente e CEO di Wearable Technologies ha dichiarato: “Per proteggere i nostri cari in modo che possano avere una vita sana e appagante, NanoEdge AI ci consente di ridurre i tempi di sviluppo dei dispositivi personali di sicurezza di prossima generazione. L’intelligenza artificiale in esecuzione sull’edge ci consentirà di prendere decisioni migliori nel minor tempo possibile, riducendo gli errori.”
Caratteristiche principali del nuovo NanoEdge AI Studio V3
- Interfaccia utente completamente ridisegnata per rendere ancora più semplice per i non esperti lo sviluppo di librerie di apprendimento automatico all’avanguardia.
- Nuova acquisizione e gestione dati ad alta velocità sulla scheda di sviluppo STWIN che rende tutti i sensori di livello industriale facilmente gestibili senza dover scrivere una sola riga di codice.
- Supporto migliorato per il rilevamento delle anomalie, particolarmente utile per la manutenzione predittiva per anticipare i fenomeni di usura o per affrontare meglio l’obsolescenza delle apparecchiature.
- Impara la normalità direttamente sugli MCU STM32 utilizzando un piccolo set di dati o usa nuovi algoritmi su cui allenarti senza mai vedere schemi anormali prima.
- Aggiunti algoritmi di regressione per estrapolare i dati e prevedere modelli di dati futuri per la gestione dell’energia o per prevedere la vita residua delle apparecchiature.
- Supporto nativo di tutte le schede di sviluppo STM32, nessuna configurazione richiesta.
Ulteriori informazioni sono disponibili sul sito web di ST mentre un interessante articolo sull’argomento è disponibile sul blog della società.
