2021年12月17日,，中國——

　　服務多重電子應用領域的全球半導體領導者意法半導體（STMicroelectronics,，簡稱ST；紐約證券交易所代碼：STM） 今天發(fā)布機器學習開發(fā)工具NanoEdge? AI Studio第三版,，這是自年初并購Cartesiam后對這款機器學習應用軟件開發(fā)工具的首次重大升級,。

　　新版 NanoEdge AI Studio的推出正值AI功能從云端向邊緣轉變之際，這一趨勢讓設備廠商能夠從根本上改進工業(yè)生產流程,，優(yōu)化制造設備維護成本,，為能夠感知和處理數據以及本地操作的設備帶來創(chuàng)新功能,，改善通信延遲和信息安全。升級軟件的目標應用包括物聯網設備,、家用電器和工業(yè)自動化,。

　　NanoEdge AI Studio 可簡化在任何 STM32 微控制器上開發(fā)機器學習、異常學習,、檢測和分類應用,。新版本還包括預測功能，例如,，回歸算法庫和異常檢測算法庫,。利用該開發(fā)工具，用戶可以將尖端機器學習功能快速,、輕松,、經濟地集成到設備中，不需要數據學專業(yè)知識,。

　　意法半導體增加了軟件對所有 STM32 開發(fā)板的原生支持,，開發(fā)者無需再為具有新的高速數據采集和管理功能的工業(yè)級傳感器編寫代碼。NanoEdge AI Studio 軟件提高了數據安全性,，因為邊緣計算是使用本地數據存儲和處理技術,，而不是在云端傳輸處理數據。

　　客戶反饋

　　國際技術咨詢和工程公司 Alten Group創(chuàng)新部科學總監(jiān) Steve Peguet 表示：“我們曾有幸用 NanoEdge AI Studio為航空航天行業(yè)的一家客戶開發(fā)解決方案,。在昂貴的零件制造過程中,，鉆頭磨損或最輕微的異常都會帶來嚴重的后果。Alten用 NanoEdge AI Studio把機器學習算法集成到電鉆機中,。經過生產線上測試,，這個解決方案的效果非常好。因此,，Alten 圍繞這項技術創(chuàng)建了一個標準的操作規(guī)程,，支持客戶預測性維護，并將這些初步開發(fā)結果轉化商用,，在他們的工廠中部署一個開創(chuàng)性的鉆機規(guī)范性維護解決方案,。”

　　Stimio是一家專門為鐵路和其他行業(yè)開發(fā)工業(yè)物聯網（IIoT）解決方案的公司,，首席執(zhí)行官兼創(chuàng)始人 David Dorval表示：“我們的主要鐵路客戶要求我們提供低功耗的自主無線預測性維護解決方案,，以延長生產線正常運行時間，優(yōu)化運營成本,，避免造成重大損失的停產事故,。低功耗邊緣人工智的作用是我們產品戰(zhàn)略的核心，在對多個邊緣人工智軟件解決方案進行比較后，我們選擇了ST的 NanoEdge AI Studio,，利用其強大的低功耗邊緣人工智算法豐富我們的 Oxygen Edge 產品組合,。”

　　可穿戴技術公司總裁兼首席執(zhí)行官Deepak Arora表示：“NanoEdge AI 能夠幫我們縮短機器學習開發(fā)時間,，更快開發(fā)出安全的下一代電子設備,，為我們的家人和愛人帶來健康與快樂。通過在個人設備上運行邊緣人工智,，我們能夠迅速做出準確度更高,、誤報率更低的知情決策?！?/p>

　　NanoEdge AI Studio V3 的主要特性和功能

　　完全重新設計的用戶界面,，使非專家級用戶也能更輕松地開發(fā)最先進的機器學習庫。

　　在STWIN開發(fā)板開發(fā)板上支持全新的高速數據采集和管理功能,，無需寫任何代碼即可輕松管理所有的工業(yè)級傳感器

　　改進了對異常檢測的支持,，特別適用于預測性維護，能夠準確地預測磨損現象或更好地處理設備老化,。

　　直接在STM32 MCUs上用小數據集學習正常特征或用新算法訓練模型識別之前未見過異常模式,。

　　新增回歸算法來推斷數據并預測能源管理的未來數據模式或預測設備的剩余壽命。

　　原生支持所有STM32 開發(fā)板,，無需配置,。

　　關于意法半導體

　　意法半導體擁有46,000名半導體技術的創(chuàng)造者和創(chuàng)新者，掌握半導體供應鏈和先進的制造設備,。作為一家獨立的半導體設備制造商,，意法半導體與十萬余客戶、數千名合作伙伴一起研發(fā)產品和解決方案,，共同構建生態(tài)系統(tǒng)，幫助他們更好地應對各種挑戰(zhàn)和新機遇,，滿足世界對可持續(xù)發(fā)展的更高需求,。意法半導體的技術讓人們的出行更智能，電力和能源管理更高效,，物聯網和5G技術應用更廣泛,。