STM32Cube.AI：STM32微控制器上的人工智能解决方案

STM32Cube.AI是一个专为STM32微控制器设计的全新人工智能解决方案，它扩展了广泛使用的STM32CubeMX配置和代码生成工具，支持基于Cortex-M系列的ARM微控制器上的人工智能应用。该工具使得开发者能够在STM32设备上部署和运行预先训练的人工神经网络（ANN），显著简化了AI项目的实施过程。 首先，CubeAI简化了人工神经网络在STM32上的映射工作，与流行的深度学习培训工具兼容，这意味着开发人员可以选择他们熟悉的IDE和编译器进行项目开发。它不仅适用于各种传感器输入，还支持RTOS环境，使得多个神经网络能在单个STM32MCU上高效运行，尤其适合低功耗场景。 其次，CubeAI能提高开发者的生产力。通过使用预生成的优化代码，开发者可以快速将深度学习应用于STM32应用程序，比如增强信号处理能力或自动化任务，而无需从头编写复杂的手动代码。ST提供了数据捕获和标记工具，如STBLE传感器智能手机应用，帮助开发者收集和整理数据，为神经网络训练奠定基础。 在使用CubeAI部署神经网络的五个步骤中，关键环节包括： 1. 数据捕获：通过放置传感器在目标对象附近，收集代表性的实时数据，可能涉及加速度、温度、声音等参数。ST提供的工具支持远程数据采集和标注。 2. 数据清洗和标记：对收集的数据进行预处理，进行特征工程，并构建神经网络的拓扑结构。在监督学习中，开发者需为每个输出类别提供标签，用于训练网络。 3. 训练神经网络模型：利用深度学习框架，如TensorFlow或PyTorch，在高性能计算平台进行网络的定义、训练和评估。在这个阶段，模型会根据输入数据不断调整权重，以最小化预测误差。 4. 部署和验证：将训练好的模型移植到STM32设备，生成针对特定硬件优化的代码。通过实际应用验证模型的性能和准确性。 5. 迭代优化：根据实际应用反馈，持续改进模型，可能涉及调整网络结构、优化算法或进一步的数据收集，以提升整体系统的性能。 STM32Cube.AI为STM32微控制器用户提供了强大且易于使用的AI工具，促进了物联网(IoT)和嵌入式领域的创新，助力开发者更快地将AI技术融入他们的产品和服务中。