Vision embarquée AI avec Ultralytics YOLO et STMicroelectronics MCU

L'adoption croissante de l'IA dans tous les secteurs d'activité s'accompagne d'une augmentation rapide de la demande de solutions hautes performances et basse consommation capables d'effectuer des inférences en temps réel à la périphérie des systèmes. Pour répondre à ce besoin technologique, STMicroelectronics a lancé le microcontrôleur STM32N6, qui intègre une unité de traitement neuronal (NPU) conçue pour les charges de travail d'IA embarquées. 

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

Exploration de l'IA Vision pour les appareils à faible consommation d'énergie en périphérie

STMicroelectronics est un leader mondial de la technologie des semi-conducteurs, avec plus de 50 000 employés et plus de 200 000 clients dans le monde. STMicroelectronics conçoit et fabrique des puces qui permettent des applications allant des véhicules électriques et des équipements industriels aux appareils domestiques intelligents 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 efforcé d'apporter ces capacités directement à la périphérie. Par exemple, son microcontrôleur STM32N6, une puce puissante et économe en énergie, peut prendre en charge des tâches d'IA sur l'appareil, comme la vision par ordinateur.

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

Les contraintes liées à la mise en place de systèmes embarqués alimentés par l'IA

Avant que le concept d'Edge AI ne soit largement accepté, les modèles de vision par ordinateur étaient généralement développés pour être exécutés sur de grands systèmes centralisés tels que des serveurs en nuage ou des GPU (unités de traitement graphique). Ces plateformes offraient les capacités de calcul nécessaires pour former et déployer de grands modèles, mais elles présentaient également des limites telles qu'une consommation d'énergie élevée, une dépendance au réseau, une latence et des coûts opérationnels accrus.

L'intérêt croissant 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 a fait apparaître que rapprocher le traitement de l'IA de l'endroit où les données sont générées, c'est-à-dire 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 s'avérer 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 à son microcontrôleur STM32N6 des capacités de vision par ordinateur fiables et en temps réel, sans exiger des développeurs qu'ils simplifient radicalement leurs modèles ou leurs flux de travail. Leur objectif était de fournir une IA significative sur l'appareil tout en restant dans les contraintes strictes des systèmes embarqués.

Déploiement simplifié du modèle YOLO sur des microcontrôleurs

Pour permettre une IA avancée sur des dispositifs embarqués basse consommation, STMicroelectronics a présenté le STM32N6, un microcontrôleur haute performance équipé de l'accélérateur Neural-ART Accelerator™. Il s'agit d'une unité de traitement neuronal (NPU) interne construite spécifiquement pour les charges de travail en edge AI. Cette technologie permet aux développeurs d'exécuter des inférences d'IA directement sur l'appareil, réduisant ainsi la dépendance au 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 YOLO d'Ultralytics sur le microcontrôleur. Connus pour leur équilibre entre vitesse et précision, les modèles YOLO d'Ultralytics sont bien adaptés aux environnements à ressources limitées et aux déploiements embarqués.

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

Pourquoi choisir les modèles YOLO d'Ultralytics ?

Les modèles YOLO d'Ultralytics offrent à STMicroelectronics la bonne combinaison de précision, d'efficacité et de polyvalence nécessaire aux systèmes embarqués basés sur l'IA. Les modèles sont suffisamment légers pour fonctionner sur des microcontrôleurs basse consommation comme le STM32N6, tout en étant suffisamment puissants pour assurer la détection d'objets en temps réel et la segmentation d'instances.

Par exemple, en exécutant le 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 n'utilisait que 9,4 millijoules par inférence, ce qui le rend bien adapté aux tâches de vision en temps réel sur des dispositifs à faible consommation d'énergie.

Grâce à la prise en charge de plusieurs variantes du modèle 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, associée à une forte communauté et à un support documentaire, a fait d'Ultralytics YOLO un choix naturel pour STMicroelectronics, qui souhaite accélérer l'adoption de Vision AI dans un large éventail de cas d'utilisation embarqués.

Grâce à une licence Ultralytics Enterprise, STMicroelectronics permet à ses clients d'accéder à la suite complète de modèles YOLO pour des tests et des développements internes. Cependant, pour tout déploiement commercial, les clients doivent demander leur propre licence commerciale directement auprès d'Ultralytics via le formulaire de licence. Cela permet de garantir la conformité et de soutenir un chemin évolutif vers des solutions Vision AI prêtes pour la production.

Des villes intelligentes aux soins de santé : L'IA évolutive en action

La possibilité d'exécuter les modèles YOLO d'Ultralytics directement sur le microcontrôleur STM32N6 a débloqué un large éventail d'applications Vision AI pour STMicroelectronics et son écosystème de développeurs. En fournissant une inférence rapide et précise sur l'appareil sans dépendre d'un traitement externe ou d'une connectivité cloud, cette solution permet de déployer des fonctions 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 les infrastructures des villes intelligentes, les contrôles de sécurité et de qualité sur les appareils 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 fonctions réactives telles que la détection de présence, la reconnaissance gestuelle et le suivi d'objets, tout en respectant les contraintes de performance des appareils fonctionnant sur batterie.

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Construire aujourd'hui les solutions Vision AI de demain

Alors que l'IA continue d'évoluer, STMicroelectronics s'efforce de faciliter la mise en œuvre de solutions puissantes et efficaces dans les appareils périphériques. En travaillant en étroite collaboration avec des partenaires tels qu'Ultralytics, la société aide les développeurs à démarrer plus rapidement grâce à des modèles prêts à l'emploi, des outils et des ressources compatibles STM32. 

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