因应工业感测器资料获取和管理功能更易于使用的需求，意法半导体（STMicroelectronics，简称ST）推出机器学习开发工具NanoEdge AI Studio第三版，这是自年初并购Cartesiam后对该款机器学习应用软体开发工具的首次重大更新。

ST升级NanoEdge AI Studio，简化物联网产品和工业设备的机器学习软体发展

新版NanoEdge AI Studio的问世正值AI功能从云端向边缘移转之际，该趋势使设备厂商能从根本改善工业生产流程，降低制造设备维护成本，为能够感知和处理资料以及本地操作的设备带来创新功能，改善通讯延迟和资讯安全。升级软体的应用包含连网装置、家电和工业自动化。

NanoEdge AI Studio可简化在任何STM32微控制器上开发机器学习、异常侦测学习、侦测与分类应用。新版本亦包含预测功能，例如，回归演算法库和离群值检测演算法库。使用者无需学习资料等专业知识即可利用该开发工具将最先进的机器学习功能快速、轻松、经济地整合至设备中。

意法半导体增加了软体对所有STM32开发板的原生支援，开发者无需再为具有新的高速资料采集与管理功能的工业级感测器编写程式码。 NanoEdge AI Studio软体提升了资料安全性，因为边缘运算是使用本地资料储存和处理技术，而非云端传输与处理资料。

国际技术咨询和工程公司Alten Group创新部科学总监Steve Peguet表示：「Alten曾有幸使用NanoEdge AI Studio为一家航太工业客户开发解决方案。在高成本的零件制造过程中，钻头磨损或最轻微的异常皆可能带来严重的后果，Alten使用NanoEdge AI Studio将机器学习演算法整合至电钻机中。该解决方案经过生产线上测试，效果非常好，故Alten为这项技术创建了标准的操作流程，支援客户进行预测性维护，并将这些初步开发结果工业化，在他们的工厂中部署开创性的电钻机规范性维护解决方案。 」

Stimio是专为铁路和其他行业开发工业物联网（IIoT）解决方案的公司，执行长暨创始人David Dorval则表示，「我们的主要铁路客户要求Stimio提供低功耗的自主无线预测性维护解决方案，以延长生产线正常工作时间，降低运营成本，避免造成重大损失的停产事故。低功耗边缘人工智慧的是我们产品策略的核心，在与多个边缘人工智慧软体解决方案进行比较后，Stimio选择了ST的NanoEdge AI Studio，利用其强大的低功耗边缘人工智慧演算法丰富Stimio的Oxygen Edge产品组合。 」

穿戴式技术公司总裁暨执行长Deepak Arora进一步说明，「个人安全装置可以保护亲朋好友的安全及健康，让他们过着健康充实的生活，NanoEdge AI协助Deepak Arora缩短下一代个人安全装置的机器学习开发时间。并且可以透过个人装置执行边缘人工智慧，迅速做出准确度更高、误报率更低的知情决策。」

产品特色

‧ 重新设计的使用者介面，使非专家级使用者也能轻松地开发先进的机器学习资料库

‧ 于STWIN开发板上支援全新的高速资料搜集与管理功能，无需写任何程式码即可轻松管理所有的工业级感测器

‧ 改善了对异常侦测的支援，并适用于预测性维护，能够准确预估磨损状况或处理设备老化

‧ 直接于STM32 MCUs用小资料集学习正常特征或使用新演算法训练模型识别前所未见之异常模型

‧ 新增回归演算法来推断资料并预测能源管理的未来资料模型或预测设备的剩余寿命

‧ 原生支援所有STM32开发板，无需额外配置

获取更多资讯，请造访：ST website官方网站或浏览ST部落格：https://blog.st.com/nanoedge-ai-studio/