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STMicroelectronics ha lanzado STM32Cube.AI versión 7.2.0, la primera herramienta de desarrollo de inteligencia artificial (IA) de un proveedor de MCU (microcontrolador) que admite redes neuronales altamente cuantificadas y de alta eficiencia.
STM32Cube.AI convierte redes neuronales previamente entrenadas en código C optimizado para microcontroladores (MCU) STM32. Es una herramienta indispensable para desarrollar soluciones innovadoras de IA que aprovechen al máximo los tamaños de memoria limitados y la potencia de procesamiento de los productos integrados. Llevar la IA al perímetro, lejos de la nube, ofrece beneficios significativos para la aplicación. Estos incluyen privacidad por diseño, respuesta determinista y en tiempo real, mayor confiabilidad y menor consumo de energía. También ayuda a optimizar el uso de la nube.
Con soporte para formatos de entrada de cuantización profunda como qKeras o Larq, los desarrolladores ahora pueden reducir aún más el tamaño de la red, la huella de memoria y la latencia. Estas ventajas desbloquean más posibilidades para la IA en el borde, incluidas las aplicaciones económicas y sensibles a los costos. Esto permite a los desarrolladores crear dispositivos perimetrales, como puntos finales de IoT autoalimentados, que ofrecen una funcionalidad y un rendimiento mejorados con una mayor duración de la batería. La familia STM32 de ST ofrece muchas plataformas de hardware adecuadas. La cartera abarca desde MCU ARM Cortex-M0 de ultra bajo consumo hasta dispositivos de alto rendimiento que utilizan núcleos Cortex-M7, -M33 y Cortex-A7.
La versión 7.2.0 de STM32Cube.AI también agrega soporte para los modelos TensorFlow 2.9, mejoras en el rendimiento del kernel, nuevos algoritmos de aprendizaje automático scikit-learn y nuevos operadores Open Neural Network Exchange (ONNX).
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