NanoEdge AI 解決方案協(xié)助嵌入式系統開(kāi)發(fā)應用

意法半導體(ST)推出NanoEdge AI Studio V3自動(dòng)化機器學(xué)習工具，提供兩個(gè)額外的機器學(xué)習算法系列、簡(jiǎn)化的數據記錄及翻新的用戶(hù)接口。因此，該工具涵蓋了更多使用案例，可幫助嵌入式開(kāi)發(fā)人員更好理解及使用。



 
圖一 : NanoEdge AI Studio V3自動(dòng)化機器學(xué)習工具

什么是NanoEdge AI Studio？
建立機器學(xué)習應用的挑戰
長(cháng)久以來(lái)，期望采用機器學(xué)習的公司，為了收集長(cháng)達數個(gè)月的大量數據，必須聘用一名或多名數據科學(xué)家來(lái)整理，并建立AI模型。然后，再藉由嵌入式開(kāi)發(fā)人員將該模型移植到微控制器，或使用STM32Cube.AI等工具，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )轉換為STM32 MCU的優(yōu)化程序代碼。然而，公司在預算及數據安全的考慮下，不太可能會(huì )聘用數據科學(xué)家，或甚至外包處理。

即使世界各地都有適合的人選，但數據的質(zhì)量仍待加強。雖然機器學(xué)習有長(cháng)足的進(jìn)步，但獲得可靠的訓練樣本仍有困難。例如，應用程序試圖偵測異常行為，卻無(wú)法獲得足夠的數據。而雖然許多數據集適用于解決分類(lèi)問(wèn)題，例如異常偵測，但其卻不適用于嘗試偵測新型態(tài)的異常情況。因此，取得高質(zhì)量的數據也相當重要，這一點(diǎn)毋庸置疑。而收集不受拼字錯誤或遺漏信息的樣本影響、并且準確標記正確無(wú)誤的數據集，可能需要大量投資。

充分運用機器學(xué)習技術(shù)
 

圖二 : NanoEdge AI Studio能夠在同一臺裝置上執行學(xué)習復雜行為的模型訓練與推論。

NanoEdge AI Studio是對嵌入式系統開(kāi)發(fā)人員友善的AI開(kāi)發(fā)工具，即使沒(méi)有數據科學(xué)專(zhuān)業(yè)知識背景的人也可以使用。奇妙之處，在于NanoEdge AI Studio能夠在同一臺裝置上執行學(xué)習復雜行為的模型訓練與推論，亦即整個(gè)過(guò)程可以在同一個(gè)STM32微控制器上執行。此外，與終端使用者互動(dòng)也相當簡(jiǎn)單，不需要另外寫(xiě)程序，只需按下幾個(gè)按鈕。因此，工程師可以根據現場(chǎng)環(huán)境客制化，讓系統可以更穩定且更輕易安裝。

面對不同的操作系統，NanoEdge AI Studio能在Windows 10或Ubuntu上執行，并且能與最適合的數據處理及最相關(guān)的AI函式庫媒合。此應用程序的設計著(zhù)重于與C語(yǔ)言應用程序中的嵌入式系統開(kāi)發(fā)的緊密整合。

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，NanoEdge AI Studio會(huì )考慮MCU、內存、Flash、傳感器等基本規格，并搜尋NanoEdge AI Studio內最佳的 AI 模型庫，接著(zhù)產(chǎn)生能在STM32 MCU上執行的AI函式庫，使開(kāi)發(fā)人員能夠直接整合到嵌入式應用程序項目。

在第 2 版之前，NanoEdge AI Studio 支持兩種主要的機器學(xué)習算法：異常偵測和分類(lèi)。

NanoEdge AI Studio只需少量的正常行為與異常行為數據，便能自動(dòng)產(chǎn)生偵測AI異常的函式庫。一旦產(chǎn)生 AI 函式庫后，使用者可以將函式庫加載到微控制器中，直接在裝置上進(jìn)行進(jìn)一步的微調訓練和推論。此AI函式庫除了能從本機獲得的數據中學(xué)習裝置行為以外，還可以適應所在的裝置行為。微調訓練完成后，AI函式庫會(huì )將裝置一段時(shí)間內所取得的數據與本機建立的模型進(jìn)行比對，以識別異常。

分類(lèi)AI函式庫可用于分類(lèi)一組數據，并呈現不同類(lèi)型的設備異常（例如軸承問(wèn)題、空蝕問(wèn)題等）或設備環(huán)境中不同類(lèi)型的事件。用戶(hù)可以將訊號匯入Studio，只需要按幾個(gè)按鈕即可建立分類(lèi)ML函式庫。在微控制器上執行時(shí)，分類(lèi)器會(huì )分析實(shí)時(shí)數據，并提供相似性百分比。

NanoEdge AI Studio新功能
新的算法系列：外插和異常值
 

圖三 : NanoEdge AI Studio V3除了異常偵測與分類(lèi)兩種應用，并提供兩個(gè)新的算法系列：外插和異常值。

最新的NanoEdge AI Studio V3除了上述的異常偵測與分類(lèi)兩種應用之外， 現在還可以使用更多的函式庫。此外，ST也優(yōu)化了這些算法，提升現有使用案例的效能。因此，當嵌入式開(kāi)發(fā)人員切換到新版本軟件時(shí)，會(huì )對資源管理及運行時(shí)間的升級更加有感。

NanoEdge AI Studio V3也進(jìn)一步提供了兩個(gè)新的算法系列：外插和異常值。前者有助于預測未經(jīng)測試條件下出現的行為，又稱(chēng)作「回歸」，這對應多個(gè)變量之間的關(guān)系。例如，數據集可以測量風(fēng)扇在100°C、110°C 和 150°C時(shí)的行為。藉由回歸算法，機器學(xué)習應用可以推斷風(fēng)扇在160°C 時(shí)的行為。NanoEdge AI Studio 中的外插算法除了涵蓋線(xiàn)性回歸，也提供更先進(jìn)的分析技術(shù)來(lái)處理復雜的情況。因此，開(kāi)發(fā)人員現在可以建立新的應用，監測數據科學(xué)家無(wú)法處理的情況。

第二種算法是依據單一類(lèi)別值的離群值偵測系統進(jìn)行演算。實(shí)際上，系統只學(xué)習正常行為，任何偏離原始分布的行為都會(huì )被視為異常。以前，使用異常偵測系統時(shí)，開(kāi)發(fā)人員會(huì )記錄正常行為，然后再模擬一或多個(gè)異常狀況。如前所述，其能夠在同一個(gè)微控制器上學(xué)習所有行為，并讓操作大幅簡(jiǎn)化。不過(guò)，在某些情況下，完整重現異常狀態(tài)是不可能的。因此，離群值偵測可以使用例行操作的資料，推論是否有異常發(fā)生。

新的簡(jiǎn)便數據記錄功能
數據科學(xué)家有時(shí)會(huì )遇到如何將成品推到市場(chǎng)的問(wèn)題，雖然有實(shí)際數據是最好的，但因時(shí)間關(guān)系，并非每次都可以取得數據。因此，新的數據記錄功能可將任何STWIN SensorTile無(wú)線(xiàn)工業(yè)節點(diǎn)變成最直接的數據收集工具。首先，用戶(hù)將開(kāi)發(fā)板連接到自己的計算機，使用NanoEdge AI Studio切換到數據記錄后，未來(lái)的數據便都會(huì )自動(dòng)記錄。工程師可以將STWIN開(kāi)發(fā)板固定到自己的設備進(jìn)行監測，傳感器會(huì )記錄數據，方便開(kāi)發(fā)人員進(jìn)行標記和剖析，以建立更精確的應用。

在嵌入式系統上的使用體驗
自定義、產(chǎn)生和驗證自動(dòng)機器學(xué)習
 

圖四 : NanoEdge AI Studio讓開(kāi)發(fā)人員能夠自定義、產(chǎn)生和驗證本身的機器學(xué)習函式庫。

在NanoEdge AI Studio出現之前，工程師必須聯(lián)絡(luò )軟件廠(chǎng)商，檢查本身的硬件配置以及要監測的行為。如今，NanoEdge AI Studio讓開(kāi)發(fā)人員能夠自定義、產(chǎn)生和驗證本身的機器學(xué)習函式庫。

首先，用戶(hù)需選擇本身的Cortex-M架構和系統中的傳感器，接著(zhù)匯入檔案，其中包含描述設備一般行為的數值，其可以是來(lái)自風(fēng)扇上之加速度計所產(chǎn)生的數據，也可以是工業(yè)設備的電氣信息，完成后，NanoEdge AI Studio會(huì )自動(dòng)測試、優(yōu)化和排列數億種可能組合中最佳的算法組合，并產(chǎn)生客制化函式庫，開(kāi)發(fā)人員便可以使用嵌入式仿真器進(jìn)行驗證。

NanoEdge AI Studio V3現在用戶(hù)接口支持所有ST開(kāi)發(fā)板，優(yōu)化后的免費函式庫有助于使用者輕松執行概念驗證。例如，在智慧震動(dòng)傳感器教學(xué)課程中，可以利用NUCLEO-L432KC 擷取風(fēng)扇的正常行為后，將數據提供給NanoEdge AI Studio并獲得AI函式庫，使用者便可以在main loop中呼叫此函式庫進(jìn)行推斷。因此，NanoEdge AI鏈接庫對于迅速建立使用預測性維護、智能安全操作等應用是非常有幫助的。

使用 Edge AI Sprint 引導項目
許多客戶(hù)無(wú)法事前評估AI將為本身的應用帶來(lái)多少效益。因此，為了快速驗證應用，ST也提供Edge AI Sprint Package，其中除了開(kāi)發(fā)工具之外，還有完整的專(zhuān)家支持系統，可以指導開(kāi)發(fā)人員避開(kāi)應用程序和使用案例固有的地雷區。

整個(gè)方案包括訓練課程、NanoEdge AI Studio 授權和技術(shù)支持?？蛻?hù)可以根據項目的復雜性選擇不同的授權期限，以確保應用能量產(chǎn)。Edge AI Sprint是引領(lǐng)項目的第一步，能有效管控風(fēng)險并減少投資，同時(shí)提升項目成功的機率。