Ultralytics y STMicroelectronics se unieron para desplegar modelos YOLO de forma eficiente en microcontroladores de bajo consumo y lograr una inferencia precisa en tiempo real en el edge.
A medida que aumenta la adopción de la IA en distintos 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, que incorpora una unidad de procesamiento neuronal (NPU) integrada, diseñada para cargas de trabajo de IA en sistemas integrados.
Al ejecutar modelos YOLO de Ultralytics en el STM32N6, STMicroelectronics demostró que es posible utilizar IA visual integrada precisa y eficiente en microcontroladores, lo que abre nuevas oportunidades para desplegar inteligencia escalable directamente en los dispositivos en sectores como las ciudades inteligentes, la sanidad y la electrónica de consumo.
Explorar la IA visual 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 hacen posibles aplicaciones que van desde los vehículos eléctricos y los equipos industriales hasta los dispositivos domésticos inteligentes y la electrónica de consumo.
A medida que más sectores recurren a la IA para crear dispositivos más inteligentes y con mayor capacidad de respuesta, STMicroelectronics se ha centrado en llevar esas capacidades directamente al edge. Por ejemplo, su microcontrolador STM32N6, un chip potente y eficiente desde el punto de vista energético, puede realizar 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 buscó modelos flexibles y de alto rendimiento que pudieran ejecutarse de forma eficiente en un microcontrolador. Los modelos YOLO de Ultralytics resultaron idóneos, ya que ofrecen una combinación fiable de velocidad, precisión y facilidad de integración.
Las limitaciones de habilitar sistemas integrados basados en IA#
Antes de que el concepto de IA en el edge se generalizara, los modelos de visión artificial solían desarrollarse para ejecutarse en sistemas grandes y centralizados, como servidores en la nube o GPU (unidades de procesamiento gráfico). Estas plataformas ofrecían la capacidad de cálculo necesaria para entrenar e implementar modelos grandes, pero también presentaban limitaciones como un alto consumo energético, la dependencia de la red, la latencia y un aumento de los costes operativos.
A medida que crecía el interés por implementar aplicaciones en tiempo real más inteligentes 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 —el propio dispositivo— era tanto una necesidad técnica como una oportunidad estratégica.
Sin embargo, ejecutar modelos de IA en microcontroladores de bajo consumo puede resultar complicado. Estos dispositivos suelen tener poca memoria, capacidad de cálculo limitada y poca autonomía energética, lo que dificulta desplegar modelos de visión complejos sin comprometer el rendimiento o la precisión.
STMicroelectronics necesitaba identificar una suite de modelos lo bastante versátil como para ofrecer capacidades fiables de visión artificial en tiempo real en su microcontrolador STM32N6, sin exigir a los desarrolladores que simplificaran drásticamente sus modelos o flujos de trabajo. Su objetivo era ofrecer capacidades útiles de IA en el dispositivo sin superar las estrictas limitaciones de los sistemas integrados.
Simplificar el despliegue de modelos YOLO en microcontroladores#
Para llevar la IA avanzada a dispositivos integrados de bajo consumo, STMicroelectronics presentó STM32N6, un microcontrolador de alto rendimiento equipado con Neural-ART Accelerator™. Se trata de una unidad de procesamiento neuronal (NPU) propia, 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 la velocidad, la capacidad de respuesta y la eficiencia energética.
STMicroelectronics se asoció con Ultralytics para evaluar y mostrar las capacidades de STM32N6 mediante la ejecución de modelos Ultralytics YOLO en el microcontrolador. Conocidos por su equilibrio entre velocidad y precisión, los modelos Ultralytics YOLO son idóneos para entornos con recursos limitados e implementaciones en sistemas integrados.
Fig. 1. Ejemplo de ejecución de un modelo YOLO de Ultralytics en el STM32N6.
Al ejecutar distintas variantes de modelos YOLO directamente en el STM32N6, STMicroelectronics pudo mostrar varios casos de uso de IA visual, como la detección de objetos, la clasificación y el seguimiento, respetando los límites de consumo y memoria de un microcontrolador. Esta colaboración ofrece 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 YOLO de Ultralytics ofrecieron a STMicroelectronics la combinación adecuada de precisión, eficiencia y versatilidad que necesitan los sistemas integrados con IA. Son lo bastante ligeros para ejecutarse en microcontroladores de bajo consumo como el STM32N6 y, a la vez, lo bastante potentes para ofrecer detección de objetos y segmentación de instancias en tiempo real.
Por ejemplo, al ejecutar el modelo Ultralytics YOLOv8n a una resolución de 256 × 256 en el STM32N6, el sistema alcanzó 34 fotogramas por segundo, con un tiempo de inferencia de unos 29 milisegundos. Las mediciones de potencia mostraron un consumo de solo 9,4 milijulios por inferencia, lo que lo hace idóneo para tareas de visión en tiempo real en dispositivos de bajo consumo.
La compatibilidad con varias variantes de modelos YOLO ofrece a los desarrolladores la flexibilidad de ajustar los modelos para priorizar la velocidad, el tamaño o la precisión según las limitaciones de cada aplicación. La arquitectura fácil de integrar, junto con el sólido respaldo de la comunidad y la documentación, hizo que YOLO de Ultralytics encajara a la perfección con el objetivo de STMicroelectronics de acelerar la adopción de la IA visual en una amplia variedad de casos de uso integrados.
A través de una licencia empresarial de Ultralytics, STMicroelectronics ofrece a sus clientes acceso a toda la suite de modelos YOLO para pruebas internas y desarrollo. Sin embargo, para cualquier despliegue comercial, los clientes deben solicitar su propia licencia comercial directamente a Ultralytics mediante el formulario de licencia. Así se garantiza el cumplimiento normativo y se facilita una vía escalable hacia soluciones de IA visual listas para producción.
De las ciudades inteligentes a la sanidad: la IA escalable en el edge, en acción#
La posibilidad de ejecutar modelos YOLO de Ultralytics directamente en el microcontrolador STM32N6 ha abierto una amplia variedad de aplicaciones de IA visual para STMicroelectronics y su ecosistema de desarrolladores. Al ofrecer inferencias rápidas y precisas en el propio dispositivo, sin depender del procesamiento externo ni de la conexión a la nube, esta solución permite desplegar funciones inteligentes en sistemas compactos y de bajo consumo.
Los clientes están explorando casos de uso en distintos sectores, como la detección en tiempo real de peatones y vehículos en infraestructuras de ciudades inteligentes, los controles de seguridad y calidad en dispositivos para la automatización industrial y el diagnóstico asistido por IA en herramientas sanitarias portátiles. Del mismo modo, en el sector de la electrónica de consumo, los modelos YOLO permiten ofrecer funciones con gran capacidad 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 con batería.
Crear hoy las soluciones de IA visual del mañana#
A medida que la IA sigue evolucionando, STMicroelectronics se centra en facilitar la incorporación de soluciones potentes y eficientes a los dispositivos de edge. Al colaborar estrechamente con partners como Ultralytics, ayuda a los desarrolladores a empezar antes con modelos listos para usar, herramientas y recursos compatibles con STM32.
Da el siguiente paso en la innovación de la IA para el edge. Visita nuestro repositorio de GitHub para descubrir cómo los modelos YOLO de Ultralytics están transformando la visión integrada. Explora aplicaciones de IA en la sanidad y visión artificial en el comercio minorista, y consulta hoy mismo nuestras opciones de licencia.
Escrito por
Creador de contenido · Ultralytics
