STM32マイコンへ深層学習実装、「走る」「歩く」動作判断

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日刊工業新聞3月7日電子版掲載の日本で2桁成長を狙っているSTマイクロエレクトロニクス、このSTMが、STM32シリーズマイコンへディープニューラルネットワーク:DNN(深層学習)を実装し、マイコンの「走る」「歩く」状態を正確に判断するデモを展示しました。

STM32F7(Cortex-M7)搭載時計でユーザ動作を正確に判断(記事より)
STM32F7(Cortex-M7)搭載時計でユーザ動作を正確に判断(記事より)

マイコンDNN実装の3課題と解決ツール

記事によるとSTM32マイコンへDNNを実装する時の3つの課題、

  • マイコン実装のためのコードサイズ実現
  • ソフトウェア最適化
  • マイコンとクラウドの相互運用性

解決のため、STM32CubeMx.AI(現在αバージョンで2018年後半リリース予定)ツールを使うそうです。

このSTM32CubeMx.AIは、STM32CubeMXの機能拡張版だと思います。
現在のSTM32CubeMXも、全てのSTM32シリーズで共通に使えるAPIを自動生成します(STM32CubeMXのTipsはコチラの投稿も参照)。機種共通API生成とソフトウェア最適化は、既にSTM32CubeMXでも実現済みです。

従って、弊社STM32Fxテンプレートも、STM32CubeMXを使えばSTM32シリーズ全般にテンプレートが適用できるハズです(STM32F0とSTM32F1のみ実機検証済み。APIが共通なので機種差は、インクルードするヘッダーファイルなど数点のみ。他機種は未検証です念のため…)。

※STM32マイコンの開発環境は、弊社ブログのカテゴリで、“STM32マイコン”をクリックすると投稿がカテゴライズされ読みやすくなります。投稿ページの初めの方に開発環境構築方法などの投稿が集まっています。

STM32マイコン重点分野

電子版によるとSTM32マイコンは、自動車、産業用、スマートホームなどのIoT分野を重点にして市場拡大を狙うそうです。STM32マイコンに、上記クラウドAI技術が適用され、その開発環境の使い勝手も良いとなると、かなり期待ができます。