ST facilite l’évaluation des modèles d’IA sur ses microcontrôleurs STM32 en l’hébergeant dans le cloud
Le groupe franco-italien a développé STM32Cube.AI Developer Cloud, une plateforme cloud donnant accès à une suite complète d’outils de développement et de services en ligne permettant d’évaluer différents modèles d’IA sur des cartes bâties autour de ses microcontrôleurs 32 bits STM32, pour les applications en périphérie de réseau.
De plus en présentes en périphérie de réseau, les fonctionnalités mettant en œuvre de l’intelligence artificielle (IA) nécessitent bien souvent d’intégrer des modèles d’IA sur des microcontrôleurs.
Pour faciliter cette étape et aider les développeurs à évaluer les performances de ces modèles d’IA sur des microcontrôleurs, STMicroelectronics a développé STM32Cube.AI Developer Cloud, une plateforme hébergée sur le cloud et donnant accès à une suite complète d’outils de développement et de services en ligne permettant d’évaluer différents modèles d’IA sur des cartes bâties autour des microcontrôleurs 32 bits STM32 du groupe franco-italien.
« Notre objectif est de fournir les meilleurs matériels, logiciels et services pour relever les défis auxquels sont confrontés les développeurs d’équipements embarqués et les data scientists afin qu’ils puissent développer leur application d’IA de pointe plus rapidement et avec moins de tracas, précise Ricardo De Sa Earp, vice-président exécutif du sous-groupe Microcontrôleurs à usage général de STMicroelectronics. Ce nouvel outil offre la possibilité de comparer à distance, via le cloud, des modèles d’IA sur nos puces STM32 pour alléger la charge de travail et réduire les coûts de développement. »
Version en ligne de STM32Cube.AI, outil existant qui inclut des ressources permettant aux développeurs de valider et de générer des bibliothèques d’IA optimisées pour les microcontrôleurs STM32, la plateforme STM32Cube.AI Developer Cloud offre une palette de fonctionnalités supplémentaires inédites, selon ST, à commencer par une interface en ligne pour générer du code C optimisé pour les microcontrôleurs STM32, sans nécessiter d’installation logicielle préalable, permettant aux développeurs et data scientists de bénéficier des performances éprouvées d’optimisation du réseau de neurones du STM32Cube.AI pour développer des projets d’IA en périphérie de réseau.
STM32Cube.AI Developer Cloud donne également accès à ce que ST appelle un “zoo de modèles STM32”, en clair un référentiel de modèles et de démonstrations d’apprentissage profond pouvant être entraînés pour accélérer le développement d’applications d’IA. Pour l’heure, les cas d’usage disponibles incluent la détection de mouvements humains pour la reconnaissance et le suivi des activités, la vision par ordinateur pour la classification d’images ou la détection d’objets, la détection d’événements audio pour la classification audio, etc. Hébergés sur GitHub, ils permettent la génération automatique de packages « de démarrage » optimisés pour les STM32.
Enfin, STM32Cube.AI Developer Cloud propose le “premier service d’analyse comparative en ligne au monde” permettant de comparer à distance différents modèles d’IA sur des cartes virtuelles bâties autour des microcontrôleurs STM32. L’ensemble des cartes disponibles dans le cloud sera actualisé régulièrement.
A noter que STM32Cube.AI Developer Cloud est désormais disponible gratuitement pour les utilisateurs enregistrés de MyST, et accessible en cliquant sur ce lien.
