Github’a eklenen ve ST için sembolik bir ilk adım olan “AWS STM32 ML at the Edge Accelerator”, AWS SageMaker pipeline kullanarak MLOps altyapısını uygulayan ve ilk olarak akıllı şehir senaryosunda kullanılması planlanan AWS STM32 tabanlı örnek bir makine öğrenimi projesi. Bu proje, STM32U5 tabanlı uç birim cihazlarda çalışacak bir ses sınıflandırma modeli eğitmek ve oluşturmak için kullanılırken FreeRTOS ile OTA güncellemeleri sağlayabiliyor. Cihazlar, IoT Core’a bağlı şekilde çalışıyor ve veriler MQTT üzerinden toplanıyor.
Çözüm, ST Model Zoo’da bulunan YAMNet-256 adlı bir Ses Etkinlik Algılama modelini kullanmakta ve bu modeli B-U585-IOT2A Discovery Kit üzerinde çalıştırmakta. Sorunsuz bir bulut bağlantısı sağlamak için ise FreeRTOS’u AWS IoT Core ile entegre eden X-CUBE-AWS paketi kullanıldı. Bu sayede, mimari tüm MLOps sürecini destekliyor. ML yığını (stack) veri işleme, model eğitimi ve değerlendirmeyi yönetirken IoT yığını cihazın otomatik olarak OTA güncellemelerini almasını sağlıyor. Çünkü yapay sinir ağları söz konusu olduğunda sistemlerin kendini zaman içinde güncelleyip geliştirebilmeleri kritik konulardan biri haline gelmekte.
Son olarak, gerçek zamanlı izleme ve veri görselleştirme ve analiz için ise Amazon Grafana’dan yararlanılarak dinamik ve etkileşimli panolar oluşturulmuş durumda.
Bu proje geliştiricilere uçta bir ML uygulaması geliştirmeyi anlatırken ST teknolojilerini AWS çözümleriyle birleştirme fikri gittikçe yaygınlaşmaktadır. Bu nedenle bu yalnızca bir demo değil, aynı zamanda endüstride birçok kişiye yol gösteren bir işaret ışığıdır. Empa AI ekibi olarak biz de bu teknolojileri uyguluyor, Türk Elektronik Sanayinin ihtiyaçlarına yönelik destekler veriyoruz. Bizimle ai@empa.com’dan iletişime geçebilirsiniz.
Proje hakkında detaylı bilgi için tıklayınız.
Her ay yayınlanan mail bültenlerimize abone olarak IoT&Sensor,
Power, Lighting ve Cloud&AI gibi birçok yenilikten haberdar olun!
Copyright © 2022. Tüm Hakları saklıdır.
