STM32マイコン(ARMマイコン)に学習済みAIを組み込むためのフレームワークが追加さたようです。
学習済み人工知能をマイコン(FPGAも含む)に組み込むのには、
① 浮動小数点数処理がマイコンは苦手
② OSがないためハードウェアに対するクッション性がない
という問題点があり、学習済み人工知能をそのままでは組み込めず、量子化(ビット数の削減)やハードウェア対策などが必要などの言わば翻訳が必要でそれが組み込みAIのハードルを上げてました。
しかし、このフレームワークは学習済み人工知能をSTM32マイコンに最適な形に自動で翻訳してくれるので、かなりAIの組み込みを簡単にしてくれます。
また、STM32マイコンは、通常マイコンが8若しくは16ビットであるにも関わらず、32ビットCPUをもち、非常に高性能でかなりAI推論処理能力も期待できます。
高性能だけどやはり汎用マイコンであるので、FPGA等のフルカスタマイズのものよりは究極的には劣るけれど、開発コストが大幅に下がり、顔認識など簡単な組み込みAIにはこっちを選ぶのが正解かと思われます。
書籍も比較的多く、またプラットフォームも活発で、調べることに苦労はないかと。
組み込みAI製作には必須のフレームワークになっていくでしょう。
(参照)
https://www.mapion.co.jp/smp/news/release/000000937.000001337-all/