NanoEdge;
STMicroelectronics bugün, ST’nin bu yılın başlarında Cartesiam ile birlikte edindiği makine öğrenimi uygulamaları için yazılım aracının ilk büyük yükseltmesi olan NanoEdge AI Studio’nun 3. Sürümünün kullanıma sunulduğunu duyurdu.
NanoEdge AI Studio’nun yeni sürümü, AI yeteneklerinin buluttan uca geçişi, üreticilere endüstriyel süreçleri temelden iyileştirme, bakım maliyetlerini optimize etme ve verileri algılayabilen, işleyebilen ve yerel olarak hareket edebilen ekipmanda yenilikçi işlevler sunma konusunda olağanüstü bir potansiyel sunarken geliyor. gecikme ve bilgi güvenliğini artırmak için. Uygulamalar bağlı cihazları, ev aletlerini ve endüstriyel otomasyonu içerir.
NanoEdge AI Studio, herhangi bir STM32 mikro denetleyicide makine öğrenimi, anormallik öğrenimi, algılama ve sınıflandırma oluşturmayı basitleştirir. Bu yeni sürüm aynı zamanda regresyon ve aykırı değer kitaplıkları gibi tahmin yeteneklerini de içerir. Araç, kullanıcıların bu tür son teknoloji makine öğrenimi özelliklerini hızlı, kolay ve uygun maliyetli bir şekilde ekipmanlarına entegre etmelerini kolaylaştırıyor. Veri bilimi uzmanlığına gerek yoktur.
Tüm STM32 geliştirme kartlarına yerel destek ekleyen ST, yeni yüksek hızlı veri toplama ve yönetim yetenekleriyle endüstriyel sınıf sensörleri için kod yazma ihtiyacını da ortadan kaldırdı . NanoEdge AI Studio yazılımı, verileri buluta aktarmak ve bulutta işlemek yerine yerel veri depolama ve işlemeyi kullanarak güvenliği artırır.
ST Müşterileri Ne Diyor ?
Uluslararası bir teknoloji danışmanlığı ve mühendislik şirketi olan Alten Group’un İnovasyon Departmanı Bilimsel Direktörü Steve Peguet şunları söyledi: “NanoEdge AI Studio’yu büyük havacılık müşterilerimizden biriyle kullanma fırsatımız oldu. Alten, aşınmış bir matkap ucunun veya en ufak bir anormalliğin önemli sonuçlara yol açabileceği pahalı parçaların üretimi sırasında makineyle delme için, Makine Öğrenimi algoritmalarını delme ekipmanına entegre etmek için NanoEdge AI Studio’yu kullandı. Bir üretim hattında test edilen çözüm o kadar etkiliydi ki, Alten, müşterilerini desteklemek ve bu ilk sonuçları endüstriyelleştirmek için bu teknoloji etrafında bir uygulama başlattı ve fabrikalarında yıkıcı bir delme aletleri kurallı bakım çözümünü devreye aldı.”
David Dorval, CEO ve Stimio kurucusu, demiryolu ve diğer sektörlerde (IoT) için endüstriyel IOT çözümlerinin geliştirilmesinde uzmanlaşmış bir şirket, şunları söyledi: “ Bizim ana demiryolu müşterileri dayalı özerk düşük güç kablosuz kestirimci bakım ile bunları sağlamak için ve çalışma süresini artırmak için bize soruyorlar. Maliyetleri optimize etmek ve maliyetli arıza sürelerini önlemek için çözümler. Edge düşük güçlü AI’nın katkısı stratejimizin merkezinde yer alıyor ve birkaç Edge AI yazılım çözümünü kıyasladıktan sonra, Oxygen Edge teklifimizi düşük güçlü AI algoritmalarıyla zenginleştirmek için STMicroelectronics’ten NanoEdge AI Studio’yu seçtik . ”
Wearable Technologies Inc Başkanı ve CEO’su Deepak Arora, ” Sevdiklerimizi sağlıklı ve tatmin edici bir yaşam sürmeleri için korumak için NanoEdge AI, yeni nesil kişisel özelliklerimiz için Makine Öğrenimi geliştirme süresini kısaltmamız için bize güç veriyor. Cihazlarımızda uçta çalışan AI, daha yüksek doğruluk ve azaltılmış yanlış pozitiflerle derhal bilinçli kararlar vermemize olanak verecektir. ”
NanoEdge AI Studio V3’ün Temel Özellikleri
- Uzman olmayanların son teknoloji makine öğrenimi kitaplıkları geliştirmesini daha da kolaylaştırmak için tamamen yeniden tasarlanmış kullanıcı arabirimi .
- STWIN geliştirme kartındaki yeni yüksek hızlı veri toplama ve yönetimi, tüm endüstriyel sınıf sensörleri tek bir kod satırı yazmak zorunda kalmadan kolayca yönetilebilir hale getirir.
- Anormallik tespiti için geliştirilmiş destek, özellikle aşınma ve yıpranma olaylarını tahmin etmek veya ekipman eskimesiyle daha iyi başa çıkmak için kestirimci bakım için faydalıdır .
- Küçük veri kümesini kullanarak normalliği doğrudan STM32 MCU’larda öğrenin veya daha önce anormal kalıplar görmeden eğitim almak için yeni algoritmalar kullanın.
- Enerji yönetimi veya ekipmanın kalan ömrünü tahmin etmek için verileri tahmin etmek ve gelecekteki veri modellerini tahmin etmek için regresyon algoritmaları eklendi.
- Tüm STM32 geliştirme kartlarının yerel desteği, yapılandırma gerekmez.
