Artificial Intelligence

人工知能(AI)

人工知能(AI)は、人間から見るとまるで人間の認知能力を模倣しているかのような能力を使用して演算処理を実行する、ハードウェアとソフトウェアによる一連のシステムです。

AIは、自然界から発想を得た演算手法を組み合わせることで、数学的、または、従来から利用されてきたモデリングが効果的ではない、または正確に表せない実世界の複雑な事象の近似値を求めます。時間をかけて構築された経験をもとに、不正確で不十分な知識から状況に適応する形で行動するという、人間の脳の推論方法に近い手法を使用します。

STは、これまでAIという研究テーマに積極的に取り組んできており、2019年1月に最新の製品を発表しました。STM32マイクロコントローラ(マイコン)の製品ポートフォリオは、組込みシステム開発に非常に高い生産性を提供します。STM32Cube.AI拡張パックを活用するとArm® Cortex®-M搭載のSTM32マイコンに学習済み人工ニューラル・ネットワーク(ANN)を実装でき、STM32マイコンでAI技術を利用できるようになります。

AIオン・ザ・エッジ
人工ニューラル・ネットワーク(ANN)は、日常生活で生じるさまざまな事象に対応します。ANNは、環境、住宅、オフィス、自動車および工場向けのシステムに加え、パーソナル機器に搭載されるセンサが検知したデータを活用できます。広く普及しているモデルは、センサの生データが遠隔地にある強力な集中処理用のAI(クラウド)に送信されることを前提としており、非常に大きなデータ帯域幅と演算能力が必要となります。そのため、何億個もの端末から送信される音声や動画、静止画のファイルを処理する場合、応答性が低下する恐れがあります。

集中型AIシステムから分散型AIシステムへ 
クラウドで行われていた解析をセンサやアクチュエータの近くへ移すことにより、AIは、より効率的なエンド・ツー・エンドのソリューションを実現することができます。この分散型アプローチは、要求されるデータ通信の帯域幅とクラウド・サーバの処理能力を大幅に低減し、エッジが持つ最新の処理能力を活用できます。個人情報に関連するデータはあらかじめ解析され、より高度な変換を行った後にサービス・プロバイダに送られるため、ユーザ・データの秘匿性を確保できるというメリットもあります。


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STのAIへの取り組み




STの新しい人工知能(AI)ソリューションにより、STM32マイコン上での学習済み人工ニューラル・ネットワーク(ANN)の実行が可能になります。

 




 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

LSM6DSOX(IMU)などの先端センサには、機械学習コア、ステート・マシン(FSM)および先進的なデジタル機能が搭載されています。バッテリ駆動のIoT機器、ゲーム機、ウェアラブSTの新しい人工知能(AI)ソリューションにより、STM32マイコン上での学習済み人工ニューラル・ネットワーク(ANN)の実行が可能になります。


STのAI関連ニュース


 

 

ST Tools for fast AI prototyping Acoustic event recognition powered by STM32Cube.AI Getting started with the FP-AI-SENSING1

 

ST Tools for fast AI prototyping

Acoustic event recognition powered by STM32Cube.AI

Getting started with the FP-AI-SENSING1


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STのAI関連論文

A New Scalable Architecture to Accelerate Deep Convolutional Neural Networks for Low Power IoT Applications Embedded World 2018(講演)
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Intelligent Embedded and Real-Time ANN-based Motor Control for Multi-Rotor Unmanned Aircraft Systems, George Michael, Nectarios Efstathiou, Kyriacos Mantis, Theocharis Theocharides, Danilo Pau, Proceedings of 25th IFIP/IEEE International Conference on Very Large Scale Integration (VLSI-SoC) Abu Dhabi, UAE October 23 - 25, 2017
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Embedded Real-Time Fall Detection with Deep Learning on Wearable Devices; Euromicro DSD/SEAA 2018, August 29 – 31, 2018, Prague | Czech Republic
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Automated generation of Single Shot Detector C library from a high level Deep learning framework, 4th International Forum on Research and Technologies for Society and Industry; Palermo, Italy, September 10-13 2018
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Intelligent Cyber-Physical Systems for Industry 4.0, First IEEE International Conference on Artificial Intelligence for Industries, Sep 26, 2018 - Sep 28, 2018, Laguna Hills, CA
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STM32Cube.AI: AI productivity boosted on STM32 MCU, D Pau, M Durnerin, V D’Alto, M Castro, tinyML Summit. Advances in ultra-low power Machine Learning technologies and applications March 20-21, 2019 Sunnyvale, California

STM32 solutions for Artificial Neural Networks

Artificial intelligence (AI) is a set of hardware and software systems capable of providing computing units with capabilities that, to a human observer, seem to imitate humans’ cognitive abilities.

It uses an assembly of nature-inspired computational methods to approximate complex real-world problems where mathematical or traditional modeling have proven ineffective or inaccurate. Artificial Intelligence uses an approximation of the way the human brain reasons, using inexact and incomplete knowledge to produce actions in an adaptive way, with experience built up over time.

ST has been actively involved in AI research for many years and has applied its knowledge to develop tools that allow embedded developers to take advantage of AI techniques on ST microcontrollers and sensors. 

AI at the Edge

Artificial Neural Networks (ANNs) address a variety of problems which occur in everyday life. They can exploit the data provided by sensors present in our environments, homes, offices, cars, factories, and personal items. A widespread model assumes the raw data from sensors are sent to a powerful central remote intelligence (Cloud), thus requiring significant data bandwidth and computational capabilities. That model would lower responsiveness if you consider the processing of audio, video or image files from 100s millions of end devices.

Switching from a centralized to a distributed intelligence system

AI enables much more efficient end-to-end solutions when the analysis done in the cloud is moved closer to the sensing and actions. This distributed approach significantly reduces both the required bandwidth for data transfer and the processing capabilities of cloud servers, leveraging modern computing capabilities at the edge. It also offers user data sovereignty advantages, as personal source data is pre-analyzed and provided to service providers with a higher level of interpretation.

processing capabilities of cloud servers

 

Artificial Neural Networks on General Purpose Microcontrollers

Artificial Intelligence @ ST

Thanks to ST’s new set of Artificial Intelligence (AI) solutions, you can now map and run pre-trained Artificial Neural Networks (ANN) using the broad STM32 microcontroller portfolio.

Contact us at edge.ai@st.com to find out more on how you can run edge AI applications on STM32 microcontrollers and application processors.

Artificial Neural Networks on Automotive Microcontrollers

Artificial Intelligence @ ST

Thanks to ST’s SPC5Studio.AI component for our fully customizable SPC5Studio Eclipse development environment, you can now convert, analyze and deploy automotive neural network models on our SPC58 Chorus automotive microcontrollers.
 

Machine Learning on Sensors

LSM6DSOX

Advanced sensors, such as the LSM6DSOX (IMU), contain a machine learning core, a Finite State Machine (FSM) and advanced digital functions to provide to the attached STM32 or application central system capability to transition from ultra-low power state to high performant high accuracy AI capabilities for battery operated IoT, gaming, wearable technology and consumer electronics.

 

Latest news about Artificial Intelligence

 
     

 

ST-Published papers on Artificial Intelligence

2019

Intelligent Embedded Load Detection at the Edge on Industry 4.0 Powertrains Applications. S. Akhtari, F. Pickhardt, D. Pau, A. Di Pietro, G. Tomarchio - 2019 IEEE 5th International forum on Research and Technology for Society and Industry (RTSI), September 2019
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Environmental Intelligence for Embedded Real-time Traffic Sound Classification. P. Montino, D. Pau - 2019 IEEE 5th International forum on Research and Technology for Society and Industry (RTSI), September 2019
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Embedding Recurrent Neural Networks in Wearable Systems for Real-Time Fall Detection. E. Torti, A. Fontanella, M. Musci, N. Blago, D. Pau, F. Leporati, M. Piastra, Microprocessors and microsystems, September 2019
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Intelligent Recognition of TCP Intrusions for Embedded Micro-controllers, Remi Varenne, Jean Michel Delorme, Emanuele Plebani, Danilo Pau, Valeria Tomaselli, International Conference on Image Analysis and Processing 2019, September 2, 2019
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STM32Cube.AI: AI productivity boosted on STM32 MCU, D Pau, M Durnerin, V D’Alto, M Castro, tinyML Summit. Advances in ultra-low power Machine Learning technologies and applications March 20-21, 2019 Sunnyvale, California

The full list of papers is available here

 

今後のイベント

STM32 Summit 2021 08 Mar - 29 Apr, 2021
electronica China 2021 23 Mar - 16 Apr, 2021

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