牛！这个面向STM32的工具可用少量的数据创建极优的ML库！

关键词: MCU，机器学习，ML库，开发平台

问：面向 STM32 开发者的自动化机器学习工具: NanoEdgeAIStudio

NanoEdgeAIStudio 是一项新的机器学习（ML）技术，为开发者提供了特权，他们可以基于最少量的数据创建最优的 ML 库。这是一个基于 PC 的一键式开发平台，可在 Windows、Linux Ubuntu 上运行。

该开发平台可以生成四种类型的库：异常检测库、离群值检测库、分类库和回归库。这些库可以组合和链接以创建完整的边缘 AI 解决方案：异常或离群值检测以检测设备上的问题，分类以识别问题的来源，回归以推断信息并为维护团队提供真实的洞察。

多个传感器可以在单个库中组合，也可以同时使用多个库。这种拓扑结构可以响应各种类型的输入信号，例如振动和压力、声音、磁力、飞行时间等。

学习和推理都通过 NanoEdge™ AI 设备内学习库直接在微控制器内部完成，这简化了边缘 AI 流程，并显著减少了开发工作、成本和因此的上市时间。

所有特性

• 用于设计和生成具有小数据集的 STM32 优化库的桌面工具：

1. 异常检测库（ Anomaly detection libraries）：直接在 STM32 微控制器上学习正常性并实时检测缺陷
2. 单类分类库（ One-class classification libraries）：在设备正常运行期间执行采集并检测任何异常模式偏差
3. N 类分类库（ N-class classification libraries）：实时对信号进行分类
4. 外推库（ Extrapolation libraries）：基于以前从未见过的数据模式预测离散值

• 支持各种物理量的任何类型传感器：多轴加速度、电流、磁场、电压、温度、声压等
• 有数百万种可能的算法可用于在准确性、置信度、推理时间和内存占用方面找到最优库
• 生成占用空间非常小的库，可运行至最小的 Arm® Cortex® M0 微控制器
• 集成工具，例如：

1. 采样查找工具，可轻松选择正确的数据速率和正确的数据长度
2. 数据记录器生成器，只需点击几下即可准备好记录数据
3. 用于数据集的数据操作工具
4. ML 库基准测试，以找到预处理和机器学习模型之间的最佳组合
5. 嵌入式模拟器，可通过连接的 STM32 板或测试数据文件实时测试库性能
6. 推理时间估计，帮助用户为模型选择做出明智的选择
7. 验证工具，以比较 NanoEdge™ 提供的库

有多种基于 STM32 且由 DigiKey 支持 NanoEdgeAI 技术的产品：

SensorTile 无线工业节点开发套件
STWIN.box（STEVAL-STWINBX1）是一个开发套件和参考设计，简化了在物联网环境（如状态监测和预测性维护）中先进工业传感应用的原型设计和测试。

DigiKey 有提供的此开发套件 STEVAL-STWINBX1、STEVAL-STWINKT1B 和 STEVAL-MKBOXPRO。

基于 2.4 GHz STM32WB5MMG 模块的用于状态监测的工业传感器评估套件
STEVAL-PROTEUS1 是一款专为温度和振动监测设计的评估工具。

它基于 2.4 GHz 多协议无线 SoC，用于解决工业应用中的机器或设施状态监测。主板包括 STM32WB5MMG 超低功耗和小尺寸无线射频模块。该模块获得了 FCC 和 IC 认证（FCC ID：YCP-STM32WB5M001 和 IC：8976A-STM32WB5M01）。

STM32U5 系列的物联网节点开发套件
B-U585I-IOT02A 开发套件为 STM32U585AI 微控制器提供了一个完整的演示和开发平台，具有 Arm® Cortex®-M33 内核、Arm® TrustZone® 和 Armv8-M 主线安全扩展、2 兆字节的闪存和 786 千字节的 SRAM，以及智能外设资源。

STM32H747XI MCU 的开发套件
STM32H747I-DISCO 发现套件是 STMicroelectronics STM32H747XIH6 微控制器的完整演示和开发平台，旨在简化用户应用开发。

更多 NanoEdgeAIStudio 支持的 STM32 开发板有：
STM32L562E-DK、B-L475E-IOT01A1、STM32MP157FAC1、STM32MP157FAC1、STM32MP157FAA1、STM32MP157FAB1、STM32MP157F-DK2、STM32MP157C-DK2、STM32MP157AAC3T、STM32MP157AAC3。

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