ST, ML 강화한 'STM32Cube.AI 7.0' 개발 환경 발표
신경망 위에 전통적 머신러닝 알고리즘 추가
STM32 MCU에서 다양한 AI 모델 처리 가능
ST마이크로일렉트로닉스는 29일, STM32Cube.AI 개발 환경에서 이용 가능한 머신러닝 기법을 확장했다고 밝혔다. 이제 더욱 유연하게 분류, 클러스터링, 이상치 탐지(Novelty-Detection) 같은 과제들을 효율적으로 해결할 수 있게 됐다.
STM32Cube.AI 7.0 버전은 STM32 MCU 상에서 에지 추론을 위한 신경망을 개발할 수 있게 하며, 더 작은 데이터 세트와 더 적은 수의 CPU 사이클로 동작하는 새로운 지도(Supervised) 및 준 지도(Semi-Supervised) 방식을 지원한다.
복잡한 코딩 수작업 없이도 구현 가능한 분류용의 K-평균(K-means) 및 SVM 분류기(SVM Classifier) 알고리즘, 이상치 탐지용 격리 포리스트(isolation Forest; iForest), OC SVM(One Class Support Vector Machine)이 포함됐다.
전통적인 머신러닝 알고리즘이 신경망 위에 추가돼 개발자는 STM32 MCU에서 다양한 유형의 AI 모델에 대한 변환, 검증, 배포 작업을 빠르게 처리할 수 있다.
STM32Cube.AI 사용자는 클라우드의 머신러닝 워크로드를 STM32 기반 에지 장치에서 구동해 인터넷을 통한 데이터 교환을 최소화할 수 있다. 이를 통해 지연시간 감소, 에너지 절감, 클라우드 활용도 향상, 개인정보 보호가 가능하다.
STM32Cube.AI 버전 7.0은 현재 www.st.com에서 무료로 내려받을 수 있다.
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