當今邊緣機器學習的狀態如何？哪些工具可以幫助工程師收集數據并進行推理？您在哪里可以找到 ST MEMS，它們如何在實際產品中發揮作用？這篇文章是我們即將舉行的 STM32 路演系列的第二部分。連續第 14 年，我們正在接觸我們的社區。我們將舉行演示，展示產品，并讓工程師準備好回答問題。我們 STM32 路演系列的第一部分側重于云連接，因為我們談到了一個新的智能門鈴演示。我們還展示了工業和安全應用。今天，我們將探索人工智能和計算以及傳感。

STM32路演：人工智能與計算

Qeexo 和 STM32Cube.AI

在邊緣實現機器學習的解決方案范圍也在增加，STM32Roadshow 突出了 STM32 MCU 的核心作用。例如，我們將展示Qeexo 的 AutoML的演示。它使用 SensorTile 捕捉振動和聲音，以檢測風扇是否損壞或堵塞。這是預測性維護應用程序的典型示例，可以以最少的投資極大地改變工廠的運營。Qeexo 是ST 合作伙伴計劃的成員。

還將有大量 ST 演示利用我們的機器學習解決方案。其中一些已經很流行，例如使用機器學習來識別菜肴和飲料的STM32H747I-DISCO 。這是多倫多技術之旅的熱門節目，并且在我們的與會者中仍然很受歡迎。我們的工程師還將演示一個能夠讀取數字儀表的系統。此特定演示使用我們的第一個 MCU STM32WL和嵌入式 LoRa 收發器。

同樣，STM32MP1 將在提供多物體檢測的新 AI 演示上運行。我們用 C 語言重寫了代碼來優化它，這將是我們第一次在亞洲展示它。此外，我們將展示FP-AI-NANOEDG1，這是一個功能包，允許開發人員在 STM32L5 上快速測試 Cartesiam 的機器學習庫。

開放MV

STM32 路演將是體驗OpenMV Cam H7 Plus的好地方。該產品依靠 STM32H7 微控制器，使用 PCB 頂部的 5 兆像素攝像頭模塊來捕捉視頻。此外，該平臺使用 MicroPython 使其更易于編程。因此，它為希望快速試驗嵌入式系統的工程師和愛好者提供了一個強大的系統。用戶甚至可以下載OpenMV IDE并運行將展示一些系統功能的示例應用程序。

該活動還將向與會者展示他們可以比典型的演示走得更遠。例如，Edge Impulse有一個教程展示了如何使用 OpenMV Cam H7 Plus 編寫機器學習應用程序。ST 合作伙伴計劃成員促進了神經網絡的創建，然后可以在 ST 的 MCU 上運行推理操作。在這種情況下，開發人員使用 OpenMV PCB 和 IDE 來收集數據。然后他們將其發送到 Edge Impulse 進行處理。最后，用戶可以將神經網絡導出為 OpenMV 庫。該系統也令人印象深刻，因為隨著工程師過渡到工業環境，可以使用 Edge Impulse 獲得一個可以與STM32Cube.AI配合使用的神經網絡。 該軟件解決方案將神經網絡轉換為 STM32 的優化代碼，極大地促進了邊緣機器學習。

STM32路演：感知與創新

SensorTile.box 和哭泣的嬰兒探測器

SensorTile.box 將是 STM32 路演的另一個亮點。我們最強大的具有多種用戶模式的傳感器盒將成為一些演示的中心。用戶將能夠與內置的演示應用程序進行交互。STEVAL-MKSBOX1V1 （SensorTile.box的參考）與 iOS 和 Android 應用程序一起快速展示了它的一些功能。例如，ST 提供了一個嬰兒哭聲檢測器。該應用程序首先使用一種算法，該算法采用快速傅里葉變換來處理信號。然后它通過主機 STM32 上的神經網絡運行數據。部分歸功于 STM32Cube.AI，開發人員可以使用常規 MCU 來區分環境噪聲和孩子的哭聲。該演示也極具象征意義，因為它展示了我們的傳感器、MCU 等如何創建獨特且有益健康的解決方案。

OPPO 智能手表和漫步者 Dreampods

STM32 路演也將是一個親身檢驗重大設計勝利的機會。例如，我們將展示一款包含LPS27HHW 防水氣壓計的 OPPO 智能手表。該組件可以測量用戶游泳的深度或該人攀爬的高度。OPPO 手表還包括LSM6DSOW。它使用超低功耗加速度計和陀螺儀來檢測人類活動，同時降低整體功耗以優化電池使用。

同樣，我們還將展示漫步者 Dreampods。了解這些無線耳機如何使用LIS25BA來檢測從內耳傳播到面部骨骼的振動非常有趣。這樣的系統可確保設備能夠區分音頻和環境噪聲。Dreampods 還使用LIS2DH12加速度計，使用戶能夠輕按耳機以播放或暫停音樂以及操作其他控件，例如接聽電話或掛斷電話。Dreampods 和 OPPO 智能手表均在中國市場上銷售。

審核編輯：郭婷