STM32向けAIモデル開発を一元化、STが4つの新ツールを11月下旬より提供開始

この半導体ニュースのまとめ

・STがSTM32向けAIモデル開発を支援する4つの新ツールを発表
・モデル検索からデータセット作成、学習・最適化、実機評価までを一元化
・400種類を超える学習済みモデルを活用でき、11月下旬より提供開始予定

STMicroelectronics(STマイクロエレクトロニクス)は、STM32マイコンへの組み込み機械学習モデルの実装を支援する「ST Edge AI Suite」のワークフローを刷新し、4つの新ツールを追加すると発表した。

新たに提供するのは、学習済みAIモデルを検索する「Model Explorer」、データセットを作成する「Dataset Factory」、モデルの学習や最適化を担う「Model Factory」、対象ハードウェア上で性能を検証する「Model Bench」の4つ。AIモデルの選定からデータの準備、モデルの調整、実機評価までを統合された環境で進められるようにする。

ST Edge AI Suiteは、組み込みAIアプリケーションの開発に必要なツールやソフトウェア、開発資産を集約した統合環境。今回の刷新では、従来、複数のリポジトリやツールを利用して進めていた開発作業を、STM32開発者向けの一連のワークフローへまとめる。

AIモデルの選定から実機評価までを一元化

Model Explorerは、直感的に操作できるWebインタフェースから、用途に適した学習済みAIモデルを検索、閲覧するためのツールとなる。

対象となるモデルは、従来「STM32 AI Model Zoo」のGitHubリポジトリを通じて提供されていた。Model Explorerを利用することで、開発者はモデルの一覧や用途をWeb上で確認し、開発するアプリケーションや使用するSTM32マイコンに適したモデルを選択できる。

Dataset Factoryは、センサなどから取得した生データを収集し、AIモデルの学習や評価に利用できるデータセットへ変換する。データの準備を支援することで、扱いやすく信頼性の高いデータセットの作成につなげる。

Model Factoryは、用途に応じたモデルの学習やカスタマイズ、量子化、追加調整を支援する。STM32マイコンが備えるメモリ容量や演算性能に合わせてモデルを最適化し、組み込み機器上で効率的にAI推論を実行できるようにする。

Model Benchは、STが用意するボードファームを利用し、WebインタフェースからAIモデルを実際のハードウェア上でリモート評価するツールとなる。開発者はモデルを製品へ実装する前に、対象ハードウェア上での処理性能や動作を確認できる。

Model Benchは、従来のクラウドベースの評価環境「ST Edge AI Developer Cloud」に代わるツールとして提供される。

400種類を超える学習済みAIモデルを提供

STは、マイコンメーカーとして最大規模としている400種類を超える学習済みAIモデルを用意している。この中には、センサから得た情報を端末上で解析し、現実世界の状況を認識するフィジカルAI向けモデルも含まれる。

組み込み機器でAI推論を実行する場合、クラウドへデータを送信せず、端末上で処理を完結できる。通信遅延や通信量を減らせるほか、外部ネットワークへ常時接続できない環境でもAI機能を利用できる。

一方、マイコンは高性能なプロセッサと比べ、利用できるメモリ容量や演算処理能力が限られる。このため、用途に適したモデルを選択し、処理精度を維持しながらモデルサイズや演算量を削減する必要がある。

ST Edge AI Suiteは、モデルの検索、学習データの準備、量子化を含むモデルの最適化、実機評価を1つのワークフローへ集約することで、こうした組み込みAI開発の負担を軽減する。

STのエッジAIソリューション担当グループ・バイスプレジデントであるStephane Henry氏は、ローカルでのAI推論がスマート機器を特徴付ける重要な要素となる中、AIモデルを効率的に活用することが設計者にとって優先課題になっていると説明している。

年間26万件を超えるプロジェクトを支援

STは、ST Edge AI Suiteを通じて年間26万件を超えるプロジェクトを支援している。利用者には大手テクノロジー企業のエンジニアに加え、スタートアップや独立系開発者などが含まれるという。

組み込みAIの対象は、コンスーマ機器、産業用センサ、制御機器、医療機器、車載システムなどへ広がっている。これらの機器では、AIによる機能や性能の向上に加え、低消費電力化も求められる。

開発者は、用途に適したAIモデルを選択するだけでなく、対象機器に合わせてモデルを調整し、メモリ使用量や演算量を最適化したうえで、実際のハードウェア上で性能を確認する必要がある。今回追加する4つのツールは、これらの作業を連続した開発フローとして実行できるようにする。

4000品種を超えるSTM32エコシステムと連携

ST Edge AI Suiteは、4000品種を超える製品型番で構成されるSTM32エコシステムと連携する。

開発者は、用途や必要な処理性能、消費電力、メモリ容量などに応じてSTM32マイコンを選択し、AIモデルを最適化できる。NPUを搭載する「STM32N6」シリーズをはじめ、幅広いSTM32製品群へのAI実装を支援する。

ソフトウェア開発では「STM32Cube」開発エコシステムを利用できる。マイコンの選択・設定ツールに加え、ソフトウェアライブラリやサンプルコードが用意されており、開発者は使い慣れた統合開発環境(IDE)で作業を継続できる。

評価用ハードウェアとして、STM32 NucleoボードやDiscovery開発キットを利用できるほか、無線通信、画像認識、ToF(Time-of-Flight)測距、IoTセンシング、モータ駆動などに対応する拡張カードも用意されている。

STは、これらのハードウェア、ソフトウェア、学習済みAIモデル、開発ツールを組み合わせ、モデル選定から実機への実装までを支援するSTM32向けエッジAI開発環境を構築する考えだ。

4つの新ツールは11月下旬に提供を開始する予定。現行バージョンのST Edge AI Suiteは、同社Webサイトから利用できる。