STマイクロエレクトロニクスは、機械学習ライブラリ開発用ツール「NanoEdge AI Studio」および、組込みAI開発ツール「STM32Cube.AI」のアップデートを発表した。両ツールの最新バージョンでは、組込みAIおよび機械学習アプリケーションの開発加速に貢献する機能が強化されており、AIおよび機械学習のエッジへの移行を促進する。AIや機械学習をエッジで処理することにより、プライバシー･バイ･デザイン、確定性の高いリアルタイム応答、優れた信頼性、低消費電力など、さまざまなメリットを実現可能であるという。

NanoEdge AI Studioは、ニューラル･ネットワーク開発を必要としない機械学習ライブラリ自動生成ツール。STM32マイクロコントローラ（マイコン）、およびST独自のインテリジェント･センサ処理ユニット（ISPU）内蔵MEMSセンサに対応している。STM32Cube.AIは、ディープ･ラーニングによる学習済みのニューラル･ネットワークを、STM32マイコン用のC言語コードに変換･最適化するツール。両ツールの最新バージョンは、高性能の組込みAIや機械学習ソリューションを迅速かつ最小限の投資で設計･実装するための機能を提供する。

NanoEdge AI Studio バージョン3.2は、開発の生産性を向上させる自動データロガー･ジェネレータを備えている。入力には、データ･レート、レンジ、サンプル･サイズ、軸数など、STの開発ボードおよび開発者によって定義されたセンサ･パラメータなどが含まれる。これらのパラメータから開発ボード用のバイナリ･コードが生成されるため、開発者がコードを作成する必要はない。 

機械学習では、データセットの品質が性能に直接影響を与える。そのため、NanoEdge AI Studioには新しいデータ処理機能が搭載されており、取得したデータのクリーニングおよび最適化をわずか数クリックで実行可能である。また、検証ステージが追加され、推論時間やメモリ使用量、および精度やF1スコアといった一般的な性能指標を表示することで、ユーザのアルゴリズム評価に貢献する。選択したライブラリの前処理や機械学習モデルについて、より詳細な情報を表示することも可能。最新のNanoEdge AI Studioには、高性能な異常検知および回帰アルゴリズム用に前処理技術や機械学習モデルが追加されている。さらに、同ツールはスマート･ライブラリの生成に対応しているため、重回帰モデルを使用して将来のシステムの状態を予測することができる。

STM32Cube.AI バージョン7.3は、最先端の組込みAIや機械学習ソリューション開発に最適なツール。STM32マイコンの開発エコシステムに完全に統合されており、学習済みのニューラル･ネットワークを変換し、業界で最も普及している32bit Arm® Cortex®コア搭載STM32マイコンに最適化されたCコードを作成できる。最新のSTM32Cube.AIでは、ニューラル･ネットワーク最適化の柔軟性がさらに向上しており、要求性能やメモリ制約に対して既存のニューラル･ネットワークを最適化させることができる。また、性能とメモリ制約のトレードオフを最適化することも可能。今回のアップデートでは、TensorFlow 2.10モデルもサポートされており、新しいカーネルの性能向上にも貢献する。

ニュースリリースサイト：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000001274.000001337.html