ST presenta su GitHub il nuovo sito STM32 Hotspot, dove verranno raccolti repository sviluppati dai dipendenti ST per demo o funzionalità che non fanno parte della pagina ST ufficiale o del tradizionale ecosistema STM32Cube su ST.com
D’ora in poi, gli sviluppatori avranno accesso ad un numero ancora più alto di esempi di codice da cui trarre ispirazione per aiutarli a implementare una gamma significativamente più ampia di nuove funzionalità: è nato STM32 Hotspot, sito dedicato ai progetti rimasti nel cassetto.
Tutti i progetti sono conformi alle regole di licenza ST standard, il che significa che qualsiasi sviluppatore può riutilizzare il codice sorgente su un progetto STM32 senza preoccuparsi di restrizioni sul copyright potrebbero compromettere i loro progetti commerciali. Inoltre, sebbene STM32 Hotspot non accetti invii di terze parti, il sito incoraggia vivamente la clonazione e personalizzazione dei progetti in locale.
Perché il sito ST ufficiale GitHub è così popolare?
La maggior parte degli sviluppatori STM32 ha già familiarità con la pagina GitHub ufficiale di ST. Il sito contiene più di 450 repository, dai pacchetti MCU STM32Cube standard per tutte le attuali serie di microcontrollori STM32 ai pacchetti di espansione per applicazioni specifiche.
Il sito ha garantito agli sviluppatori la possibilità di ridurre i tempi time-to-market utilizzando i sensori e codici di ST per il riconoscimento del movimento. È su questo sito che lo scorso aprile ST ha rilasciato X-CUBE-AZRTOS su GitHub per accelerare gli sviluppi su Azure RTOS. Il codice offre esempi di implementazione per funzionalità come FileX, ThreadX o USBX.
Perché tanti utenti chiedevano un hotspot STM32?
Tutti i progetti sulla pagina GitHub ufficiale di ST sono sottoposti a un’ispezione rigorosa e ricevono ampio supporto. Tuttavia, i progetti caricati sul sito ST GitHub ufficiale non sono che una frazione di quanto escogitato dai prolifici dipendenti dell’azienda.
Gli uffici regionali e molte delle divisioni dell’azienda producono materiale per fiere o per soddisfare richieste di clienti, piccoli programmi di convalida o applicazioni dalle funzionalità specifiche che finiscono per non essere condivisi o non raggiungono i canali di distribuzione ufficiali.
L’hotspot STM32 risolve questo problema aprendo una nuova strada per l’innovazione e la creatività. presentando i progetti così come sono, gli autori non devono impegnarsi tanto in programmi specifici e gli utenti ottengono più codici a cui ispirarsi.
STM32 Hotspot è anche una risposta diretta alle molte persone che contattano i dipendenti ST durante le fiere o nel corso delle normali operazioni per chiedere la condivisione anche dei progetti più piccoli. La nuova pagina GitHub diventa un luogo di incontro tra gli ingegneri ST e la comunità più allargata.
Per impostazione predefinita, i progetti su STM32 Hotspot non consentono agli utenti di inviare problemi ed eseguire richieste. Tuttavia, alcuni autori saranno liberi di giocare un ruolo più attivo ed aprire un dialogo con gli utenti. Sono stati attivati processi utili a proteggere la comunità. Tutti i repository vengono sottoposti a una valutazione FOSS per garantire che gli utenti possano scaricare, modificare e utilizzare il codice sorgente nelle applicazioni commerciali senza esporsi a violazioni di copyright.
Prendiamo l’esempio di due tra i tanti repository disponibili su STM32 Hotspot
- Machine Learning e Bluetooth su un STM32WB
Il primo, STM32WB-BLE-AI-MotionSense, combina AI e RF eseguendo un’applicazione di apprendimento automatico su un STM32WB. Il sistema può distinguere tra camminare, correre o rimanere fermi. Invia quindi il risultato tramite Bluetooth all’applicazione ST BLE Sensor su iOS o Android.
Il progetto viene fornito con modelli predefiniti che funzionano sulla scheda STM32WB5MM-DK, che utilizza l’ISM330DHCX, https://blog.st.com/lsm6dsrx-ism330dhcx/ un sensore inerziale con un core di apprendimento automatico. Il codice mostra quindi come l’AI at the edge può eseguire modelli potenti su un dispositivo come un STM32WB, grazie alle capacità di elaborazione disponibili sul sensore.
Il file Readme viene fornito con una guida all’installazione. Gli utenti possono seguire i passaggi per installare ed eseguire l’applicazione. Ricevono anche un modello Keras pre-addestrato. Tuttavia, gli sviluppatori possono utilizzare questo repository per caricare i propri modelli e dati.
Il progetto stesso diventa quindi un terreno di gioco per testare reti pre-addestrate. Tuttavia, se si utilizzano modelli personalizzati, è fondamentale regolare le impostazioni di acquisizione del sensore per riflettere il set di dati di addestramento. Il repository aiuta anche a implementare uno stack wireless per trasmettere i dati in modo efficiente utilizzando Bluetooth LE.
- Un STM32U5 e un MEMS con un Machine Learning Core
Il secondo progetto è un sistema di rilevamento delle cadute eseguito sul kit Discovery B-U585I-IOT02A, il B-U585I-IOT02A-ISM330DHCX-FreeFall-Detection.
La scheda utilizza un accelerometro e giroscopio ISM330DHCX con una macchina a stati finiti e un core di apprendimento automatico. Pertanto, il repository utilizza ancora le capacità di intelligenza artificiale del sensore per eseguire un rilevamento di caduta libera.
Tuttavia, questo caso d’uso viene eseguito su un STM32U5 ed è più vicino a un’applicazione commerciale. Il codice stesso non pretende di essere pronto per la produzione, ma offre una solida base per ulteriori sviluppi.
