Ultralytics y STMicroelectronics colaboraron para desplegar de forma eficiente modelos YOLO en microcontroladores de bajo consumo y lograr inferencias precisas en tiempo real en el edge.
A medida que aumenta la adopción de la IA en todos los sectores, crece la demanda de soluciones de alto rendimiento y bajo consumo capaces de ejecutar inferencias en tiempo real en el edge. Para responder a esta necesidad tecnológica, STMicroelectronics presentó el microcontrolador STM32N6, equipado con una Unidad de procesamiento neuronal (NPU) integrada diseñada para cargas de trabajo de IA integrada.
Al ejecutar modelos Ultralytics YOLO en el STM32N6, STMicroelectronics demostró que la IA de visión integrada precisa y eficiente es posible en microcontroladores, lo que abre nuevas oportunidades para una inteligencia escalable en el dispositivo en sectores como las ciudades inteligentes, la sanidad y la electrónica de consumo.
Explorar la IA de visión para dispositivos de bajo consumo en el edge#
STMicroelectronics es líder mundial en tecnología de semiconductores, con más de 50.000 empleados y más de 200.000 clientes en todo el mundo. Diseña y fabrica chips que permiten aplicaciones que van desde vehículos eléctricos y equipos industriales hasta dispositivos domésticos inteligentes y electrónica de consumo.
A medida que más sectores recurren a la IA para hacer que los dispositivos sean más inteligentes y reactivos, STMicroelectronics se ha centrado en llevar esas capacidades directamente al edge. Por ejemplo, su microcontrolador STM32N6, un chip potente y energéticamente eficiente, puede gestionar tareas de IA en el dispositivo como la visión artificial.
Para ayudar a los desarrolladores a crear aplicaciones de visión integrada en el STM32N6, STMicroelectronics buscaba modelos flexibles y de alto rendimiento que pudieran ejecutarse eficientemente en un microcontrolador. Los modelos Ultralytics YOLO resultaron ser una opción excelente, ya que ofrecen una combinación fiable de velocidad, precisión y facilidad de integración.
Las limitaciones de habilitar sistemas integrados con IA#
Antes de que el concepto de IA en el edge se aceptara ampliamente, los modelos de visión artificial solían desarrollarse para ejecutarse en sistemas grandes y centralizados, como servidores en la nube o GPUs (unidades de procesamiento gráfico). Estas plataformas ofrecían la capacidad de cálculo necesaria para entrenar y desplegar modelos grandes, pero también introducían limitaciones como un consumo energético elevado, dependencia de la red, latencia y un aumento de los costes operativos.
A medida que crecía el interés por implementar aplicaciones en tiempo real en sectores como la sanidad, la electrónica de consumo y las ciudades inteligentes, quedó claro que acercar el procesamiento de IA al lugar donde se generan los datos, es decir, al propio dispositivo, constituía tanto una necesidad técnica como una oportunidad estratégica.
Sin embargo, ejecutar modelos de IA en microcontroladores de bajo consumo puede ser complicado. Por lo general, estos dispositivos tienen una memoria, una capacidad de cálculo y una capacidad energética limitadas, lo que dificulta desplegar modelos de visión complejos sin comprometer el rendimiento o la precisión.
STMicroelectronics necesitaba identificar un conjunto de modelos lo bastante versátiles como para proporcionar capacidades fiables de visión artificial en tiempo real a su microcontrolador STM32N6, sin exigir a los desarrolladores que simplificaran drásticamente sus modelos o flujos de trabajo. Su objetivo era ofrecer una IA útil en el dispositivo, manteniéndose dentro de las estrictas limitaciones de los sistemas integrados.
Simplificación del despliegue de modelos YOLO en microcontroladores#
Para habilitar una IA avanzada en dispositivos integrados de bajo consumo, STMicroelectronics presentó el STM32N6, un microcontrolador de alto rendimiento equipado con el acelerador Neural-ART™. Se trata de una Unidad de procesamiento neuronal (NPU) desarrollada internamente y diseñada específicamente para cargas de trabajo de IA en el edge. Esta tecnología permite a los desarrolladores ejecutar inferencias de IA directamente en el dispositivo, reduciendo la dependencia de la computación en la nube y mejorando al mismo tiempo la velocidad, la capacidad de respuesta y la eficiencia energética.
STMicroelectronics colaboró con Ultralytics para evaluar y mostrar las capacidades del STM32N6 mediante la ejecución de modelos Ultralytics YOLO en el microcontrolador. Conocidos por su equilibrio entre velocidad y precisión, los modelos Ultralytics YOLO son adecuados para entornos con recursos limitados y despliegues integrados.
Fig. 1. Un ejemplo de ejecución de un modelo Ultralytics YOLO en el STM32N6.
Al ejecutar directamente distintas variantes de modelos YOLO en el STM32N6, STMicroelectronics pudo demostrar diversos casos de uso de IA de visión, como la detección de objetos, la clasificación y el seguimiento, todo ello dentro de los límites de potencia y memoria de un microcontrolador. Esta colaboración proporciona a los desarrolladores una opción fiable para desplegar sistemas integrados con IA en tiempo real mediante modelos de visión escalables y listos para producción.
¿Por qué elegir los modelos Ultralytics YOLO?#
Los modelos Ultralytics YOLO ofrecieron a STMicroelectronics la combinación adecuada de precisión, eficiencia y versatilidad necesaria para los sistemas integrados habilitados para IA. Los modelos son lo bastante ligeros como para ejecutarse en microcontroladores de bajo consumo como el STM32N6, pero también lo bastante potentes como para ofrecer un rendimiento de detección de objetos y segmentación de instancias en tiempo real.
Por ejemplo, al ejecutar el modelo Ultralytics YOLOv8n con una resolución de 256 por 256 en el STM32N6, el sistema alcanzó 34 fotogramas por segundo, con una duración aproximada de 29 milisegundos por inferencia. Las mediciones de potencia mostraron que solo utilizaba 9,4 milijulios por inferencia, por lo que resulta adecuado para tareas de visión en tiempo real en dispositivos de bajo consumo.
Gracias a la compatibilidad con múltiples variantes de modelos YOLO, los desarrolladores pueden ajustar el modelo para priorizar la velocidad, el tamaño o la precisión según las limitaciones de su aplicación. La arquitectura fácil de integrar, combinada con un sólido respaldo de la comunidad y de la documentación, convirtió a Ultralytics YOLO en una opción natural para el objetivo de STMicroelectronics de acelerar la adopción de la IA de visión en una amplia variedad de casos de uso integrados.
A través de una licencia Ultralytics Enterprise, STMicroelectronics proporciona a sus clientes acceso al conjunto completo de modelos YOLO para pruebas y desarrollo internos. Sin embargo, para cualquier despliegue comercial, los clientes deben solicitar su propia licencia comercial directamente a Ultralytics mediante el formulario de licencia. Esto garantiza el cumplimiento y facilita una vía escalable hacia soluciones de IA de visión listas para producción.
De las ciudades inteligentes a la sanidad: la IA escalable en el edge en acción#
La capacidad de ejecutar modelos Ultralytics YOLO directamente en el microcontrolador STM32N6 ha desbloqueado una amplia variedad de aplicaciones de IA de visión para STMicroelectronics y su ecosistema de desarrolladores. Al ofrecer inferencias rápidas y precisas en el dispositivo sin depender de procesamiento externo ni de la conectividad a la nube, esta solución permite desplegar funciones inteligentes en sistemas compactos y de bajo consumo.
Los clientes están explorando casos de uso en sectores como la detección de peatones y vehículos en tiempo real en infraestructuras de ciudades inteligentes, las comprobaciones de seguridad y el control de calidad en el dispositivo en la automatización industrial, y el diagnóstico asistido por IA en herramientas sanitarias portátiles. Del mismo modo, en el ámbito de la electrónica de consumo, los modelos YOLO permiten funciones reactivas como la detección de presencia, el reconocimiento de gestos y el seguimiento de objetos, todo ello dentro de las limitaciones de rendimiento de los dispositivos que funcionan con batería.
Crear hoy las soluciones de IA de visión del mañana#
A medida que la IA sigue evolucionando, STMicroelectronics se centra en facilitar la incorporación de soluciones potentes y eficientes a los dispositivos edge. Al trabajar estrechamente con socios como Ultralytics, ayuda a los desarrolladores a empezar más rápido con modelos, herramientas y recursos compatibles con STM32 listos para usar.
Da el siguiente paso en la innovación de la IA en el edge. Visita nuestro repositorio de GitHub para descubrir cómo los modelos Ultralytics YOLO están transformando la visión integrada. Explora las aplicaciones de la IA en la sanidad y la visión artificial en el comercio minorista, y consulta hoy nuestras opciones de licencia.
