IA de vision embarquée avec Ultralytics YOLO et STMicroelectronics MCU

À mesure que l'adoption de l'IA augmente dans tous les secteurs, la demande de solutions à haute performance et à faible consommation d'énergie capables d'exécuter des inférences en temps réel en périphérie augmente également rapidement. Pour répondre à ce besoin technologique, STMicroelectronics a présenté le microcontrôleur STM32N6, doté d'une unité de traitement neuronal (NPU) intégrée, conçue pour les charges de travail d'IA embarquée. 

En exécutant des modèles Ultralytics YOLO sur le STM32N6, STMicroelectronics a démontré qu'une IA de vision embarquée précise et efficace est possible sur les microcontrôleurs, ouvrant de nouvelles opportunités pour une intelligence embarquée évolutive dans des secteurs tels que les villes intelligentes, la santé et l'électronique grand public.

Exploration de la Vision IA pour les appareils basse consommation en périphérie

STMicroelectronics est un leader mondial dans le domaine de la technologie des semi-conducteurs, avec plus de 50 000 employés et plus de 200 000 clients dans le monde entier. L’entreprise conçoit et fabrique des puces qui permettent des applications allant des véhicules électriques et des équipements industriels aux appareils domotiques et à l’électronique grand public.

Alors que de plus en plus d'industries se tournent vers l'IA pour rendre les appareils plus intelligents et plus réactifs, STMicroelectronics s'est concentré sur l'apport de ces capacités directement à la périphérie. Par exemple, leur microcontrôleur STM32N6, une puce puissante et économe en énergie, peut gérer des tâches d'IA sur l'appareil comme la vision par ordinateur.

Pour aider les développeurs à créer des applications de vision embarquée sur STM32N6, STMicroelectronics recherchait des modèles flexibles et performants, capables de fonctionner efficacement sur un microcontrôleur. Les modèles YOLO d'Ultralytics se sont avérés parfaitement adaptés, offrant une combinaison fiable de vitesse, de précision et de facilité d'intégration.

Les contraintes liées à l'activation des systèmes embarqués basés sur l'IA

Avant que le concept d'Edge AI ne soit largement accepté, les modèles de vision par ordinateur étaient généralement développés pour fonctionner sur de grands systèmes centralisés tels que des serveurs cloud ou des GPU (Graphics Processing Units). Ces plateformes offraient les capacités de calcul nécessaires pour entraîner et déployer de grands modèles, mais elles introduisaient également des limitations telles qu'une consommation d'énergie élevée, une dépendance au réseau, une latence et une augmentation des coûts opérationnels.

À mesure que l'intérêt pour la mise en œuvre d'applications plus intelligentes et en temps réel dans des secteurs tels que la santé, l'électronique grand public et les villes intelligentes s'est accru, il est devenu clair que le fait de rapprocher le traitement de l'IA de l'endroit où les données sont générées, sur l'appareil lui-même, était à la fois une nécessité technique et une opportunité stratégique.

Cependant, l'exécution de modèles d'IA sur des microcontrôleurs à faible consommation peut être difficile. Ces appareils ont généralement une mémoire, une puissance de calcul et une capacité énergétique limitées, ce qui rend difficile le déploiement de modèles de vision complexes sans compromettre les performances ou la précision. 

STMicroelectronics avait besoin d’identifier une suite de modèles suffisamment polyvalents pour apporter des capacités de vision par ordinateur fiables et en temps réel à son microcontrôleur STM32N6, sans obliger les développeurs à simplifier radicalement leurs modèles ou leurs flux de travail. Leur objectif était de fournir une IA embarquée significative tout en respectant les contraintes strictes des systèmes embarqués.

Déploiement simplifié du modèle YOLO sur les microcontrôleurs

Pour permettre l'IA avancée sur les appareils embarqués à faible consommation, STMicroelectronics a introduit le STM32N6, un microcontrôleur haute performance équipé de l'accélérateur Neural-ART™. Il s'agit d'une unité de traitement neuronal (NPU) interne conçue spécifiquement pour les charges de travail d'IA en périphérie. Cette technologie permet aux développeurs d'exécuter des inférences d'IA directement sur l'appareil, réduisant ainsi la dépendance à l'égard du cloud computing tout en améliorant la vitesse, la réactivité et l'efficacité énergétique.

STMicroelectronics s’est associé à Ultralytics pour évaluer et présenter les capacités du STM32N6 en exécutant des modèles Ultralytics YOLO sur le microcontrôleur. Reconnus pour leur équilibre entre vitesse et précision, les modèles Ultralytics YOLO sont bien adaptés aux environnements aux ressources limitées et aux déploiements embarqués.

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En exécutant diverses variantes de modèles YOLO directement sur le STM32N6, STMicroelectronics a pu démontrer une gamme de cas d'utilisation de l'IA de vision, tels que la détection d'objets, la classification et le suivi, le tout dans les limites de puissance et de mémoire d'un microcontrôleur. Cette collaboration offre aux développeurs une option fiable pour déployer des systèmes embarqués alimentés par l'IA en temps réel, en utilisant des modèles de vision évolutifs et prêts pour la production.

Pourquoi choisir les modèles YOLO d'Ultralytics ?

Les modèles Ultralytics YOLO ont offert à STMicroelectronics la combinaison idéale de précision, d'efficacité et de polyvalence nécessaire pour les systèmes embarqués basés sur l'IA. Les modèles sont suffisamment légers pour fonctionner sur des microcontrôleurs à faible consommation d'énergie comme le STM32N6, tout en étant suffisamment puissants pour offrir des performances de détection d'objets et de segmentation d'instance en temps réel.

Par exemple, lors de l'exécution du modèle Ultralytics YOLOv8n à une résolution de 256 x 256 sur le STM32N6, le système a atteint 34 images par seconde, chaque inférence prenant environ 29 millisecondes. Les mesures de puissance ont montré qu'il utilisait seulement 9,4 millijoules par inférence, ce qui le rend bien adapté aux tâches de vision en temps réel sur les appareils basse consommation.

Grâce à la prise en charge de plusieurs variantes de modèles YOLO, les développeurs ont la possibilité d'affiner la vitesse, la taille ou la précision en fonction des contraintes de leur application. L'architecture facile à intégrer, combinée à un solide support communautaire et documentaire, a fait d'Ultralytics YOLO un choix naturel pour l'objectif de STMicroelectronics d'accélérer l'adoption de la Vision IA dans un large éventail de cas d'utilisation embarqués.

Grâce à une licence Ultralytics Enterprise, STMicroelectronics offre à ses clients un accès à la suite complète de modèles YOLO pour les tests internes et le développement. Toutefois, pour tout déploiement commercial, les clients doivent demander leur propre licence commerciale directement auprès d'Ultralytics via le formulaire de licence. Ceci garantit la conformité et soutient une voie évolutive vers des solutions d'IA de vision prêtes pour la production.

Des villes intelligentes aux soins de santé : l’IA en périphérie évolutive en action

La capacité d'exécuter des modèles Ultralytics YOLO directement sur le microcontrôleur STM32N6 a débloqué un large éventail d'applications de Vision IA pour STMicroelectronics et son écosystème de développeurs. En fournissant une inférence rapide et précise sur l'appareil sans dépendre du traitement externe ou de la connectivité cloud, cette solution permet de déployer des fonctionnalités intelligentes dans des systèmes compacts et à faible consommation d'énergie.

Les clients explorent des cas d'utilisation dans des secteurs tels que la détection en temps réel des piétons et des véhicules dans l'infrastructure des villes intelligentes, les contrôles de sécurité sur l'appareil et le contrôle de la qualité dans l'automatisation industrielle, et les diagnostics assistés par l'IA dans les outils de soins de santé portables. De même, dans le domaine de l'électronique grand public, les modèles YOLO permettent des fonctionnalités réactives telles que la détection de présence, la reconnaissance gestuelle et le suivi d'objets - le tout dans les contraintes de performance des appareils fonctionnant sur batterie.

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Construire les solutions d'IA de vision de demain, aujourd'hui

Alors que l'IA continue d'évoluer, STMicroelectronics se concentre sur la simplification de la mise en œuvre de solutions puissantes et efficaces sur les appareils périphériques. En travaillant en étroite collaboration avec des partenaires comme Ultralytics, ils aident les développeurs à démarrer plus rapidement avec des modèles, des outils et des ressources compatibles STM32 prêts à l'emploi. 

Passez à l'étape suivante de l'innovation en matière d'IA en périphérie. Visitez notre dépôt GitHub pour découvrir comment les modèles Ultralytics YOLO transforment la vision embarquée. Explorez les applications de l'IA dans le secteur de la santé et de la vision par ordinateur dans le commerce de détail, et consultez nos options de licence dès aujourd'hui !