STM32 기반 엣지 AI 추론과 사용자 친화적인 AI 개발 툴의 모든 것
세미나 소개
AI의 새로운 가능성,
기기 안에서 시작되다
클라우드 연결 없이 기기 자체에서 AI를 실행하는 엣지 AI. ST의 차세대 MCU 기술과 전용 AI 가속 솔루션을 통해 저전력·초저지연 지능형 디바이스의 가능성과 실제 산업 적용 사례를 살펴봅니다.
왜, 지금 엣지 AI인가?
AI가 클라우드를 넘어 기기 내부로 들어오면서 제품의 반응 속도와 전력 효율, 데이터 보호 방식이 달라지고 있습니다.
초저지연 처리
클라우드 통신 없이 기기 내부에서 즉시 데이터를 처리해 초저지연(Ultra-low latency) 실시간 응답을 구현합니다.
운영 비용 절감
데이터 전송과 클라우드 연산에 대한 의존도를 낮춰 통신 및 운영 비용을 절감합니다.
보안과 프라이버시
민감한 데이터를 기기 내부에서 직접 처리해 외부 전송을 최소화하고 프라이버시를 보호합니다.
초저전력 AI
전력과 자원이 제한된 임베디드 환경에서도 단 몇 밀리와트(mW) 수준의 초저전력으로 고효율 AI 연산을 구현합니다.
ST가 지원하는 엣지 AI 생태계
ST는 10년간 축적된 엣지 AI 개발 지원 역사를 바탕으로 개발 도구부터 전용 NPU 가속기 탑재 MCU, 사전 제작 모델까지 탄탄한 임베디드 AI 개발 환경을 지원합니다.
탄탄한 개발 지원 역사
STM32Cube.AI, NanoEdge AI Studio, 리눅스 및 스마트 센서 지원
NPU 탑재 고성능 MCU
전용 가속기 ST Neural-ART Accelerator를 탑재해 MPU 수준의 고성능 AI 연산 제공
AI Model Zoo 확장
비전, 오디오, 센싱 분야를 아우르는 사전 제작 AI 모델 생태계 확장
마이크로컨트롤러(MCU)에서 엣지 AI 개발하기
MCU에서 엣지 AI 프로젝트를 개발하려면 정제된 데이터에 대한 접근, 다양한 역량을 가진 인력, 그리고 메모리와 전력 등 임베디드 세계의 하드웨어 제약 사항을 함께 다루어야 합니다.
STM32N6 내부의 신경망 처리 장치(NPU)는 'ST Neural-ART Accelerator'라는 독자적인 가속기입니다. 전력 소비와 메모리 사용을 최적화하기 위해 카메라 파이프라인과 NPU가 긴밀하게 결합됐으며, 이를 통해 MCU 기반 시스템에서도 최종 사용자에게 MPU(마이크로프로세서)와 같은 고성능 AI 애플리케이션 경험을 제공합니다.
엣지 AI 주요 적용 사례
일상 속 가전부터 모빌리티, IT 기기와 웨어러블까지, 엣지 AI가 실제 양산 제품에 적용되는 다양한 혁신 사례를 소개합니다.
전기 자전거 · E-Bike
추가 센서 없이 모터 전류와 속도 모니터링 데이터만으로 타이어 공기압 상태를 정밀하게 추정합니다.
추가 센서 없이 상태 추정세탁기 · Smart Washing Machine
센서리스 모터 제어와 NanoEdge AI를 결합해 드럼 충돌을 방지하고 세탁물 무게를 측정합니다. 에너지와 물 사용량을 15~40% 절감하며 클라우드 연결 비용 문제를 해결했습니다.
에너지·물 절감 및 클라우드 비용 해결HP 노트북 · Motion AI
스마트 6축 모션 센서에 엣지 AI를 적용해 노트북이 책상 위, 무릎 위, 가방 속에 있는지 상시 인식(Always-on)하며 초저전력으로 배터리를 절약합니다.
상시 모션 인식 · 초저전력 배터리 절약SOXAI RING · 헬스케어 스마트 링
헬스케어 스마트 링에 저전력·고내충격 AI 센서를 적용해 웨어러블 기기의 배터리 수명과 측정 정확도를 동시에 향상시켰습니다.
저전력·고내충격 웨어러블 센싱더 작게, 더 빠르게, 더 효율적으로 구현하는 AI
ST의 엣지 AI 기술과 실제 적용 사례를 통해 MCU 기반 지능형 디바이스의 가능성과 차세대 임베디드 AI 개발 방향을 확인해 보세요.
강사 소개
차량용 AI 반도체 및 자율주행 플랫폼 전문가. 다양한 글로벌 자동차 프로젝트를 수행하였습니다.
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