마이크로컨트롤러에서 에지 및 노드 임베디드 디바이스에 인공지능(AI) 구현
마이크로컨트롤러에서 에지 및 노드 임베디드 디바이스에 인공지능(AI) 구현
  • 최광민 기자
  • 승인 2019.01.11 10:23
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ST의 STM32 Cube.AI를 이용, MCU에서 신경망 실행이 가능한 최적화된 코드 생성
(사진:ST, 편집:본지)
STM32 마이크로컨트롤러로 에지 및 노드 임베디드 장치에 인공지능(AI) 구현(사진:ST, 편집:본지)

ST마이크로일렉트로닉스(STMicroelectronics, 이하 ST)가 제품 개발자들을 위해 업계 선도적인 STM32 마이크로컨트롤러 제품군에 적용하는 인공지능(AI)기능을 추가하여 관련 STM32CubeMX 에코시스템을 확장했다고 밝혔다. 이 AI는 모션 및 진동 센서나 환경 센서, 마이크, 이미지 센서의 데이터 신호를 기존의 수동 신호처리 방식보다 더 빠르고 효율적으로 분류하기 위해 학습된 인공신경망을 사용한다.

ST의 마이크로컨트롤러 및 디지털 IC 그룹 사장인 끌로드 다단(Claude Dardanne)은 “ST의 새로운 신경망 개발자 툴박스는 에지 및 노드의 마이크로컨트롤러 기반 지능형 디바이스와 더불어 IoT, 스마트빌딩, 산업용 및 의료 애플리케이션 분야를 아우르는 임베디드 디바이스에 AI를 구현할 수 있도록 돕는다”고 밝혔다.

STM32Cube.AI : 신경망을 STM32 용 최적화 코드로 변환(사진:ST블로그)
STM32Cube.AI : 신경망을 STM32 용 최적화 코드로 변환(사진:ST블로그)

STM32Cube.AI를 이용하면 사전 트레이닝된 신경망을 STM32 MCU에서 구동하는데 최적화된 라이브러리에 기능을 불러오는 C 코드로 변환할 수 있으며, 즉시 사용 가능한 소프트웨어 기능 팩과 함께 제공되며, 이 팩에는 인간행동 인식 및 오디오 장면 분류를 위한 예제 코드가 포함돼 있다. 이러한 코드 예제는 ST 센서타일(SensorTile) 예제 보드와 ST BLE 센서 모바일 앱에서 즉시 사용할 수 있다.

ST 파트너 프로그램(Partner Program) 및 전용 AI 및 ML(Machine Learning) STM32 온라인 커뮤니티 내의 공인된 파트너사들을 통해 엔지니어링 서비스와 같은 추가 지원도 제공된다.

현재 이 툴은 Caffe, Keras(TensorFlow 백엔드 포함), Lasagne, ConvnetJS 프레임워크를 비롯해 Keil, IAR, 시스템 워크벤치(System Workbench) 등의 IDE를 지원하며, STM32Cube.AI 확장 팩(부품번호: X-Cube-AI)은 ST의 STM32CubeMX MCU 구성 및 소프트웨어 코드 생성 에코시스템에서 다운로드할 수 있다.

FP-AI-SENSING1 소프트웨어 기능 팩은 신경망에 기반한 엔드-투-엔드(End-to-End) 모션 (인간행동 인식) 및 오디오(오디오 장면 분류) 애플리케이션을 지원하는 코드 예제를 제공한다. 이 기능 팩은 트레이닝 프로세스 전에 센서 데이터를 캡처하고 레이블링하기 위해 ST의 센서타일(SensorTile) 예제 보드를 활용한다. 그런 다음 이 보드가 최적화된 신경망에 대한 추론을 실행하게 된다.

또한 ST BLE 센서 모바일 앱은 센서타일의 원격 제어 및 디스플레이로 기능하며, 이 포괄적인 툴박스는 STM32Cube.AI 매핑 툴과 소형 폼팩터의 배터리 기반 센서타일 하드웨어에서 실행되는 애플리케이션 소프트웨어 예제를 비롯해 파트너 프로그램과 특화된 커뮤니티 지원 등으로 구성되어 STM32 디바이스에서 신경망을 구현하는 빠르고 간편한 경로를 제공한다.


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