Ultralytics et STMicroelectronics se sont associés pour déployer efficacement des modèles YOLO sur des microcontrôleurs basse consommation et réaliser des inférences précises en temps réel à la périphérie.
À mesure que l’adoption de l’IA progresse dans tous les secteurs, la demande augmente pour des solutions performantes et basse consommation capables d’exécuter des inférences en temps réel à la périphérie. 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 visuelle embarquée précise et efficace était possible sur des microcontrôleurs, ouvrant ainsi de nouvelles possibilités pour une intelligence évolutive directement sur l’appareil dans des secteurs tels que les villes intelligentes, la santé et l’électronique grand public.
Explorer l’IA visuelle pour les appareils basse consommation à la périphérie#
STMicroelectronics est un leader mondial des technologies des semi-conducteurs, avec plus de 50 000 employés et plus de 200 000 clients dans le monde. 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 de secteurs se tournent vers l’IA pour rendre les appareils plus intelligents et plus réactifs, STMicroelectronics s’est attachée à intégrer directement ces capacités à la périphérie. Par exemple, son microcontrôleur STM32N6, une puce puissante et écoénergétique, peut gérer des tâches d’IA directement sur l’appareil, comme la vision par ordinateur.
Pour aider les développeurs à créer des applications de vision embarquée sur le STM32N6, STMicroelectronics recherchait des modèles flexibles et performants capables de fonctionner efficacement sur un microcontrôleur. Les modèles Ultralytics YOLO se sont révélés parfaitement adaptés, en offrant une combinaison fiable de vitesse, de précision et de facilité d’intégration.
Les contraintes liées à l’activation de systèmes embarqués dotés d’IA#
Avant que le concept d’IA à la périphérie 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 (unités de traitement graphique). Ces plateformes offraient les capacités de calcul nécessaires à l’entraînement et au déploiement de modèles volumineux, mais elles entraînaient également des limites telles qu’une forte consommation d’énergie, une dépendance au réseau, de la latence et une hausse des coûts d’exploitation.
À mesure que l’intérêt grandissait pour la mise en œuvre d’applications en temps réel plus intelligentes dans des secteurs tels que la santé, l’électronique grand public et les villes intelligentes, il est devenu évident que rapprocher le traitement de l’IA de l’endroit où les données sont générées, c’est-à-dire directement sur l’appareil, constituait à la fois une nécessité technique et une opportunité stratégique.
Cependant, l’exécution de modèles d’IA sur des microcontrôleurs basse consommation peut s’avérer difficile. Ces appareils disposent généralement d’une mémoire, d’une puissance de calcul et d’une capacité énergétique limitées, ce qui complique le déploiement de modèles de vision complexes sans compromettre les performances ou la précision.
STMicroelectronics devait identifier une gamme de modèles suffisamment polyvalents pour apporter des capacités fiables de vision par ordinateur en temps réel à son microcontrôleur STM32N6, sans obliger les développeurs à simplifier considérablement leurs modèles ou leurs flux de travail. Son objectif était de fournir une IA embarquée utile tout en respectant les contraintes strictes des systèmes embarqués.
Simplifier le déploiement de modèles YOLO sur les microcontrôleurs#
Pour permettre l’utilisation d’une IA avancée sur des appareils embarqués basse consommation, STMicroelectronics a présenté le STM32N6, un microcontrôleur hautes performances équipé du Neural-ART Accelerator™. Il s’agit d’une unité de traitement neuronal (NPU) conçue en interne spécifiquement pour les charges de travail d’IA à la périphérie. Cette technologie permet aux développeurs d’exécuter des inférences d’IA directement sur l’appareil, réduisant ainsi la dépendance au cloud tout en améliorant la vitesse, la réactivité et l’efficacité énergétique.
STMicroelectronics s’est associé à Ultralytics pour évaluer et démontrer les capacités du STM32N6 en exécutant des modèles Ultralytics YOLO sur le microcontrôleur. Connus pour leur équilibre entre vitesse et précision, les modèles Ultralytics YOLO sont particulièrement adaptés aux environnements aux ressources limitées et aux déploiements embarqués.
Fig 1. Exemple d’exécution d’un modèle Ultralytics YOLO sur le STM32N6.
En exécutant différentes variantes de modèles YOLO directement sur le STM32N6, STMicroelectronics a pu démontrer diverses applications d’IA visuelle, telles que la détection d’objets, la classification et le suivi, tout en respectant les limites de puissance et de mémoire d’un microcontrôleur. Cette collaboration offre aux développeurs une solution fiable pour déployer des systèmes embarqués alimentés par l’IA en temps réel, à l’aide de modèles de vision évolutifs et prêts pour la production.
Pourquoi choisir les modèles Ultralytics YOLO ?#
Les modèles Ultralytics YOLO ont fourni à STMicroelectronics la combinaison adéquate de précision, d’efficacité et de polyvalence nécessaire aux systèmes embarqués dotés d’IA. Les modèles sont suffisamment légers pour fonctionner sur des microcontrôleurs basse consommation comme le STM32N6, tout en étant assez puissants pour offrir des performances de détection d’objets et de segmentation d’instances en temps réel.
Par exemple, lors de l’exécution du modèle Ultralytics YOLOv8n à une résolution de 256 par 256 sur le STM32N6, le système a atteint 34 images par seconde, chaque inférence prenant environ 29 millisecondes. Les mesures de puissance ont montré une consommation de seulement 9,4 millijoules par inférence, ce qui le rend particulièrement adapté aux tâches de vision en temps réel sur des appareils basse consommation.
Grâce à la prise en charge de plusieurs variantes de modèles YOLO, les développeurs disposent de la flexibilité nécessaire pour optimiser leurs modèles en fonction de la vitesse, de la taille ou de la précision selon les contraintes de leur application. L’architecture facile à intégrer, associée à un solide soutien de la communauté et de la documentation, a fait d’Ultralytics YOLO un choix naturel pour l’objectif de STMicroelectronics visant à accélérer l’adoption de l’IA visuelle dans un large éventail de cas d’utilisation embarqués.
Grâce à une licence Ultralytics Enterprise, STMicroelectronics donne à ses clients accès à l’ensemble des modèles YOLO pour les tests et le développement internes. Toutefois, pour tout déploiement commercial, les clients doivent demander leur propre licence commerciale directement auprès d’Ultralytics via le formulaire de licence. Cela garantit la conformité et favorise une transition évolutive vers des solutions d’IA visuelle prêtes pour la production.
Des villes intelligentes à la santé : l’IA évolutive à la périphérie en action#
La possibilité d’exécuter directement des modèles Ultralytics YOLO sur le microcontrôleur STM32N6 a ouvert un large éventail d’applications d’IA visuelle pour STMicroelectronics et son écosystème de développeurs. En fournissant des inférences rapides et précises directement sur l’appareil, sans dépendre d’un traitement externe ou d’une connexion au cloud, cette solution permet de déployer des fonctionnalités intelligentes dans des systèmes compacts et basse consommation.
Les clients explorent des cas d’utilisation dans des secteurs tels que la détection en temps réel des piétons et des véhicules dans les infrastructures de villes intelligentes, les contrôles de sécurité et de qualité directement sur l’appareil dans l’automatisation industrielle, ainsi que les diagnostics assistés par l’IA dans les outils 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 des gestes et le suivi d’objets, le tout dans les limites de performances des appareils fonctionnant sur batterie.
Construire dès aujourd’hui les solutions d’IA visuelle de demain#
Alors que l’IA continue d’évoluer, STMicroelectronics s’attache à faciliter l’intégration de solutions puissantes et efficaces dans les appareils périphériques. En travaillant étroitement avec des partenaires comme Ultralytics, l’entreprise aide les développeurs à démarrer plus rapidement grâce à des modèles, des outils et des ressources compatibles avec STM32, prêts à l’emploi.
Passe à l’étape suivante de l’innovation en matière d’IA à la périphérie. Consulte notre dépôt GitHub pour découvrir comment les modèles Ultralytics YOLO transforment la vision embarquée. Explore les applications de l’IA dans le secteur de la santé et de la vision par ordinateur dans le commerce de détail, puis découvre dès aujourd’hui nos options de licence !
