Si tuviera un cerebro
Inteligencia artificial en la periferia
La inteligencia artificial es un conjunto de sistemas de hardware y software capaces de ofrecer unidades de computación con capacidades que, al ojo humano, parecen imitar las habilidades cognitivas humanas.
Utiliza un grupo de métodos computacionales para abordar problemas complejos del mundo real en los que los modelos matemáticos o tradicionales han demostrado carecer de efectividad y precisión. La inteligencia artificial usa una aproximación de la forma en que razona el cerebro humano, empleando conocimiento inexacto e incompleto para producir acciones de forma adaptativa y acumular experiencia con el tiempo.
El aprendizaje automático, un subconjunto de la inteligencia artificial, aborda una variedad de problemas cotidianos. Puede explotar los datos provenientes de los sensores presentes en nuestro entorno, hogar, oficina, coche, fábrica y objetos personales. Un modelo extendido asume que los datos básicos de los sensores se envían a una potente central de inteligencia remota (nube), lo que requiere ancho de banda de datos y capacidades computacionales significativas. Dicho modelo reduce la capacidad de respuesta si se tiene en cuenta que se procesan archivos de audio, vídeo o imágenes de cientos de millones de dispositivos finales.
Paso de un sistema de inteligencia centralizado a uno distribuido
La inteligencia artificial hace posible soluciones de extremo a extremo más eficientes cuando el análisis que se realiza en nube se traslada un punto más cercano a los sensores y las acciones. Este enfoque distribuido reduce de manera significativa tanto el ancho de banda requerido para la transferencia de datos como la capacidad de procesamiento de los servidores de nube, aprovechando las capacidades de computación modernas en la periferia. También ofrece al usuario ventajas con respecto a la soberanía de los datos, ya que los datos de las fuentes personales se analizan previamente y se pasan a los proveedores de servicios con un mayor nivel de interpretación.
ST ha participado activamente en temas de investigación relacionados con la inteligencia artificial y ofrece diferentes soluciones para impulsar la inteligencia artificial periférica (los sistemas de nodos de sensores) y hasta en los circuitos integrados de los sensores mismos.
Gracias al nuevo conjunto de soluciones de inteligencia artificial de ST, ahora puede mapear y ejecutar redes neuronales artificiales previamente entrenadas utilizando la amplia cartera de microcontroladores STM32 con el pack de extensión STM32Cube.AI que hace posible la inteligencia artificial en los microcontroladores STM32 basados en Arm® Cortex®-M.
El STM32Cube.AI:
- Tiene interoperabilidad con las herramientas de entrenamiento de aprendizaje profundo populares, como TensorFlow Lite, Keras, Caffee, Lasagne, ONNX, etc.
- Es compatible con muchos IDE y compiladores
- Es agnóstico con respecto a los sensores y RTOS
- Permite ejecutar múltiples redes neuronales artificiales en un solo microcontrolador STM32
- Ofrece total soporte para los microcontroladores STM32 de consumo muy bajo
- Usa el poder del aprendizaje profundo para mejorar el rendimiento en el procesamiento de la señal y aumentar la productividad en su aplicación STM32. Crea y mapea redes neuronales artificiales en su STM32 (genera de forma automática el código optimizado) en vez de crear el código a mano.
ST además ofrece sensores microelectromecánicos avanzados, como las IMU LSM6DSOX, LSM6DSRX y la ISM330DHCX de grado industrial. Estos dispositivos (así como todos los dispositivos MEMS futuros con una X al final del código del producto) contienen funciones digitales optimizadas para ejecutar algoritmos de aprendizaje automático que permiten compartir el procesamiento de datos entre la IMU y el procesador host. Este enfoque hace posible una reducción adicional del consumo energético del sistema, ya que para las tareas típicas el ASIC de detección puede consumir tan solo 0,001 veces la potencia de un microcontrolador. Lea más acerca de la funcionalidad de máquina de estado finito (FSM) y núcleo de aprendizaje automático (MLC) en estas IMU y sobre las herramientas de desarrollo relacionadas en las siguientes notas de aplicación.
- Notas de aplicación AN5259
- Notas de aplicación AN5273
La recolección de datos en las aplicaciones de la Industria 4.0 es una parte esencial del proceso de monitorización y ayuda a garantizar el buen funcionamiento de las máquinas en las fábricas. Normalmente se utilizan técnicas de monitorización continua de la condición para equipos como compresores, bombas y motores.
El mantenimiento predictivo se basa en la monitorización de la condición, la detección de anomalías y los algoritmos de clasificación, e integra modelos predictivos que pueden identificar el tiempo de funcionamiento que le queda a la máquina según las anomalías detectadas. Este enfoque usa una amplia gama de herramientas, como análisis estadístico y aprendizaje automático para monitorizar el estado del equipo.
Nuestros microcontroladores STM32 basados en Arm® Cortex® M4/M33/M7 de consumo muy bajo y microprocesadores STM32 Arm® Cortex®-A7® con capacidades de punto flotante pueden procesar los datos de los sensores en la periferia. La cadena de herramientas STM32Cube.AI permite implementar redes neuronales y aprendizaje automático conducentes a un enfoque de aprendizaje profundo.
ST ofrece sensores de coste competitivo y alto rendimiento con garantía de suministro de 10 años (programa de longevidad), como acelerómetros y micrófonos analógicos de ultrasonido que hacen posible que el análisis de vibraciones pase de una simple monitorización aprobado / no aprobado a un análisis de datos de gran precisión basado en la frecuencia, así como una variedad de sensores ambientales de temperatura, humedad y presión.
Soluciones de conectividad STM32
La cartera de microcontroladores STM32 también incluye soluciones de conectividad inalámbrica, como los sistemas en chip STM32WL de consumo muy bajo: Serie de microcontroladores STM32WB de doble núcleo y STM32WL.
El SoC STM32WL es una plataforma abierta y multiprotocolo de microcontrolador inalámbrico, capaz de ejecutar el protocolo LoRaWAN® mediante la modulación LoRa®, así como otros protocolos basados en modulaciones LoRa®, (G)FSK, (G)MSK o BPSK. La plataforma multiprotocolo de microcontrolador inalámbrico STM32WB puede ejecutar de forma simultánea los protocolos de comunicación Bluetooth™ 5.0, OpenThread, ZigBee 3.0 e IEEE 802.15.4.
Vea las presentaciones:
- Serie STM32WL de sistema en chip de microcontroladores inalámbricos de largo alcance
- Serie STM32WB de microcontroladores con Bluetooth 5.0 e IEEE 802.15.4 integrados
STM32Cube.AI
Gracias al nuevo conjunto de soluciones de inteligencia artificial de ST, ahora podrá mapear y ejecutar redes neuronales artificiales previamente entrenadas en la cartera de microcontroladores STM32.
El STM32Cube.AI es un pack de extensión de la popular herramienta de generación de código y configuración STM32CubeMX, que hace posible la inteligencia artificial en los microcontroladores STM32 basados en Arm® Cortex®-M. Para acceder, descargue e instale el STM32CubeMX (versión 5.0.1 en adelante).
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