詳細

NanoEdge AI Studioは、エンドユーザに真のイノベーションを簡単に提供できるようにする、新しい機械学習（ML）テクノロジーです。開発者は、最小限の学習用データや少ない手順で、プロジェクトに最適なMLライブラリを簡単に生成できます。3か月間無償でお試しいただけるデモ･バージョンも用意されています。プロフェッショナル･バージョンでは、組込みシステム開発者向けの1ユーザまたはチーム向けの年間ライセンスをご利用いただけます。
プロジェクトの立ち上げを加速するために、STマイクロエレクトロニクスでは、成功の確率を高めつつリスクと投資を抑制できるお試し用のEdge AI Sprintパッケージもお勧めしています。これは、トレーニング･セッション、NanoEdge AI Studioのライセンス、技術サポートをバンドルしたパッケージです。
データ･ブリーフのご注文情報に関するセクションで詳細をご確認いただき、ご注文については、STマイクロエレクトロニクスのセールス･オフィスまたは販売代理店まで、お問い合わせください。
NanoEdge AI Studio（別名 Studio）は、PC上のクリック操作で完結する開発環境です。PC上のWindows®、またはLinux® Ubuntu®で動作します。
NanoEdge AI Studioの最大のメリットの1つが、データ･サイエンスに関して特別のスキルを必要としないことです。Studioを使用すれば、ソフトウェア開発者は、人工知能（AI）のスキルをまったく持っていなくても、ユーザ･フレンドリな環境下で最適なMLライブラリを作成できます。
Studioでは異常検出、外れ値検出、分類、回帰の4種類のライブラリの生成が可能です。
異常検出ライブラリは、正常と異常それぞれの挙動に対応する最小限のデータ･サンプルから生成されます。作成したライブラリをマイクロコントローラに実装することで、デバイス上で直接学習と推論が行われます。このライブラリはローカルに取得されたデータから機器の挙動を学習し、機器ごとの挙動に適応します。学習が完了すると、ライブラリの推論機能が、機器から収集される経時データを、ローカルに作成されたモデルと比較し、異常を識別、報告します。
外れ値検出は、1クラス分類法により、異常を検出します。異常な挙動のサンプル･データは不要です。Studioに正常時の信号をインポートするだけで、最適化された外れ値検出のMLライブラリを簡単に作成できます。
分類ライブラリは、さまざまな種類の機器不具合（軸受けの問題、キャビテーションの問題など）や機器環境における各種イベントに対応する、データ集合の分類に使用します。信号をStudioにインポートして、わずか数ステップの操作だけで、これらの知識を単一のライブラリへと集約するための分類MLライブラリが作成されます。マイクロコントローラで分類機能を実行すると、ライブ･データが分析され、収集された統計的知識との類似度（%）を表示します。
回帰アルゴリズムは、データの外挿とデータ･パターンの予測に使用します。デスクトップ･ツールに信号と目標値をインポートし、数ステップの操作を実行すると、機器のエネルギー管理を改善したり、残りの寿命を予測したりするためのスマート･ライブラリが生成されます。
これら4つのライブラリは、組み合わせて使用したり、連続して使用したりすることができます。機器の問題を異常検出または外れ値検出ライブラリで検出し、分類ライブラリによって問題の原因を特定し、回帰アルゴリズムで情報を外挿してメンテナンス･チームに情報を提供します。
入力信号は簡単に思いつくものだけでも、振動、圧力、音、地磁気、ToFによる測距など幅広い対応が可能で、複数の信号を組み合わせることも可能です。複数のセンサのデータを併用すれば、単一のライブラリに集約することも、複数のライブラリを同時に使用することも可能です。
学習と推論は、いずれも NanoEdge AI自己学習ライブラリによりマイクロコントローラ内で直接実行され、AIプロセスの合理化、開発の工数とコストの大幅削減、市場展開までの期間短縮につながります。