IA de visión integrada con Ultralytics YOLO y MCU de STMicroelectronics

A medida que aumenta la adopción de la IA en todas las industrias, también crece rápidamente la demanda de soluciones de alto rendimiento y bajo consumo capaces de ejecutar inferencias en tiempo real en el borde. Para responder a esta necesidad tecnológica, STMicroelectronics presentó el microcontrolador STM32N6, que cuenta con una unidad de procesamiento neuronal (NPU) integrada diseñada para cargas de trabajo de IA integradas. 

Al ejecutar los modelosUltralytics YOLO en el STM32N6, STMicroelectronics demostró que es posible integrar Vision AI de forma precisa y eficiente en microcontroladores, lo que abre nuevas oportunidades para la inteligencia escalable en dispositivos en sectores como las ciudades inteligentes, la sanidad y la electrónica de consumo.

Explorando la IA de visión para dispositivos de bajo consumo en el Edge

STMicroelectronics es un líder mundial en tecnología de semiconductores, con más de 50.000 empleados y más de 200.000 clientes en todo el mundo. Diseñan y construyen chips que permiten aplicaciones que van desde vehículos eléctricos y equipos industriales hasta dispositivos domésticos inteligentes y electrónica de consumo.

A medida que más industrias recurren a la IA para hacer que los dispositivos sean más inteligentes y receptivos, STMicroelectronics se ha centrado en llevar esas capacidades directamente al edge. Por ejemplo, su microcontrolador STM32N6, un chip potente y de bajo consumo, puede manejar tareas de IA en el dispositivo como la visión artificial.

Para ayudar a los desarrolladores a crear aplicaciones de visión integradas en STM32N6, STMicroelectronics buscó modelos flexibles y de alto rendimiento que pudieran ejecutarse de forma eficiente en un microcontrolador. Los modelosYOLO Ultralytics resultaron ser ideales, ya que ofrecen una combinación fiable de velocidad, precisión y facilidad de integración.

Las limitaciones de habilitar sistemas integrados impulsados por IA

Antes de que el concepto de Edge AI fuera ampliamente aceptado, los modelos de visión artificial se desarrollaban típicamente para ejecutarse en sistemas grandes y centralizados, como servidores en la nube o GPU (Unidades de Procesamiento Gráfico). Estas plataformas ofrecían las capacidades informáticas necesarias para entrenar e implementar modelos grandes, pero también introdujeron limitaciones como el alto consumo de energía, la dependencia de la red, la latencia y el aumento de los costos operativos.

A medida que crecía el interés en implementar aplicaciones en tiempo real más inteligentes en industrias como la atención médica, la electrónica de consumo y las ciudades inteligentes, se hizo evidente que acercar el procesamiento de la IA al lugar donde se generan los datos, en el propio dispositivo, era tanto una necesidad técnica como una oportunidad estratégica.

Sin embargo, ejecutar modelos de IA en microcontroladores de bajo consumo puede ser un desafío. Estos dispositivos generalmente tienen memoria, potencia de cálculo y capacidad de energía limitadas, lo que dificulta la implementación de modelos de visión complejos sin comprometer el rendimiento o la precisión. 

STMicroelectronics necesitaba identificar un conjunto de modelos lo suficientemente versátiles como para aportar capacidades de visión artificial fiables y 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 significativa en el dispositivo, manteniéndose dentro de las estrictas limitaciones de los sistemas integrados.

Implantación simplificada del modelo YOLO en microcontroladores

Para habilitar la IA avanzada en dispositivos integrados de bajo consumo, STMicroelectronics presentó el STM32N6, un microcontrolador de alto rendimiento equipado con el Neural-ART Accelerator™. Es una unidad de procesamiento neuronal (NPU) interna construida específicamente para cargas de trabajo de IA perimetral. Esta tecnología permite a los desarrolladores ejecutar inferencias de IA directamente en el dispositivo, lo que reduce la dependencia de la computación en la nube al tiempo que mejora la velocidad, la capacidad de respuesta y la eficiencia energética.

STMicroelectronics se asoció con Ultralytics para evaluar y mostrar las capacidades del STM32N6 ejecutando modelos Ultralytics YOLO en el microcontrolador. Conocidos por su equilibrio entre velocidad y precisión, los modelosYOLO de Ultralytics son idóneos para entornos con recursos limitados y despliegues integrados.

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Al ejecutar diversas variantes del modelo YOLO directamente en el STM32N6, STMicroelectronics pudo demostrar una serie de casos de uso de Vision AI, como la detección, clasificación y seguimiento de objetos, todo ello dentro de los límites de potencia y memoria de un microcontrolador. Esta colaboración ofrece a los desarrolladores una opción fiable para implantar sistemas embebidos en tiempo real e impulsados por IA utilizando modelos de visión escalables y listos para la producción.

¿Por qué elegir los modelosYOLO Ultralytics ?

Los modelosYOLO Ultralytics ofrecen a STMicroelectronics la combinación perfecta de precisión, eficiencia y versatilidad necesaria para los sistemas integrados con inteligencia artificial. Los modelos son lo bastante ligeros para funcionar en microcontroladores de bajo consumo como el STM32N6, pero lo bastante potentes para ofrecer detección de objetos y segmentación de instancias en tiempo real.

Por ejemplo, al ejecutar el modeloYOLOv8n Ultralytics con una resolución de 256 por 256 en el STM32N6, el sistema alcanzó los 34 fotogramas por segundo y cada inferencia tardó unos 29 milisegundos. Las mediciones de consumo mostraron que sólo utilizaba 9,4 milijulios por inferencia, lo que lo hace idóneo para tareas de visión en tiempo real en dispositivos de bajo consumo.

Gracias a la compatibilidad con múltiples variantes del modelo YOLO , los desarrolladores tienen la flexibilidad de ajustar la velocidad, el tamaño o la precisión en función de las limitaciones de su aplicación. La arquitectura de fácil integración, combinada con el sólido apoyo de la comunidad y la documentación, hizo de Ultralytics YOLO una solución natural para el objetivo de STMicroelectronics de acelerar la adopción de Vision AI en una amplia gama de casos de uso integrados.

A través de una licenciaUltralytics Enterprise, STMicroelectronics proporciona a los 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 a través del formulario de licencia. De este modo se garantiza el cumplimiento de la normativa y se facilita un camino escalable hacia soluciones Vision AI listas para la producción.

Desde ciudades inteligentes hasta la atención médica: IA escalable en el borde en acción

La capacidad de ejecutar modelos Ultralytics YOLO directamente en el microcontrolador STM32N6 ha desbloqueado una amplia gama de aplicaciones Vision AI para STMicroelectronics y su ecosistema de desarrolladores. Al ofrecer una inferencia rápida y precisa en el dispositivo sin depender de procesamiento externo o conectividad en la nube, esta solución permite desplegar funciones inteligentes en sistemas compactos de bajo consumo.

Los clientes están explorando casos de uso en sectores como la detección de peatones y vehículos en tiempo real en infraestructuras urbanas inteligentes, las comprobaciones de seguridad y el control de calidad en dispositivos de 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 de respuesta 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 baterías.

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Construyendo las soluciones de Visión Artificial del mañana, hoy

A medida que la IA sigue evolucionando, STMicroelectronics se centra en facilitar la incorporación de soluciones potentes y eficientes a los dispositivos periféricos. Al trabajar estrechamente con socios como Ultralytics, están ayudando a los desarrolladores a empezar más rápido con modelos listos para usar, herramientas y recursos compatibles con STM32. 

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