STマイクロ、小型機器向けAI開発の4ツール発表　400超の完成モデルを提供へ

STマイクロエレクトロニクスは、組み込み機械学習モデル向けの開発環境「ST Edge AI Suite」のワークフローを刷新し、同社のマイコン「STM32」への実装を効率化する4つの新ツールを発表した。データの収集から実機での性能検証までを一貫して行える環境を整え、11月下旬より提供を開始する。

コンスーマ機器から産業用センサ、制御機器、医療機器、車載システムに至るまで、機器内部で処理を完結させる組み込みAIは、機能や性能、低消費電力を実現する鍵となっている。エンジニアの間では、用途に応じたAIモデルの選定や調整、メモリ使用量と演算処理の最適化、対象ハードウェア上での性能検証に対応する新しいワークフローが求められていた。

今回追加された4つのツールは、モデルの選定から検証までの作業を支援する。「Model Explorer」はWeb画面を通じて用途に適した学習済みモデルを検索・閲覧できるツールで、従来GitHubで提供されていたモデル群を直感的に探せる。「Dataset Factory」は生データの収集とデータセット化を担い、「Model Factory」は用途に応じた学習やカスタマイズ、量子化などの最適化を支援する。さらに「Model Bench」は、同社のボード・ファームを活用してハードウェア上でのモデル性能をリモートでベンチマーク検証できる。同ツールは従来の「ST Edge AI Developer Cloud」に代わるものとなる。

同社エッジAIソリューション担当グループ・バイスプレジデントのStephane Henry氏は、スマート機器におけるローカル推論の重要性を指摘し、AIモデルの効率的な活用が優先課題になっていると述べている。同社はマイコンメーカーとして最大規模となる400を超える事前学習済みモデルを提供しており、センシング用途などのフィジカルAI向けモデルも多数揃えているという。

ST Edge AI Suiteを通じて年間26万件を超えるプロジェクトが支援されており、大手テクノロジー企業からスタートアップ、独立系開発者まで幅広い層が利用している。本ツール群は4,000を超える製品型番を持つSTM32エコシステムに対応し、設定ツールやサンプルコードを提供する「STM32Cube」や、各種評価ボード、センサなどの拡張カードと組み合わせて利用できる。