Embedded World North America 2025でのUltralyticsの経験をご紹介します。UltralyticsのYOLOモデルがどのように組込みビジョンを進化させているかをご覧ください。
今年3月、私たちはニュルンベルクで開催されたEmbedded Worldの展示会に参加しました。そこでは、UltralyticsのYOLOモデルが、様々な業界の実際の組込みビジョン・アプリケーションでどのように使用されているかを目の当たりにしました。
様々なイノベーションにより、オンデバイスAIがいかに急速に成長し、ウルトラリティクスのYOLOモデルがいかに広く採用されているかが明らかになりました。先週、この勢いのまま、11月4日から6日まで、カリフォルニア州アナハイムで開催されたEmbedded World North America 2025に参加しました。
このイベントには、次世代のインテリジェントな組込み機器を構築しているエンジニア、ハードウェアメーカー、ソフトウェア開発者、技術愛好家、研究者が集まりました。米国の組込みコミュニティとつながり、UltralyticsのYOLOモデルが実用的で生産に重点を置いた環境でどのように使用されているかを見る絶好の機会となりました。
それを念頭に置いて、Embedded World North America 2025でのハイライトを探ってみよう。さっそく始めよう！
アナハイムに向かう前に、当社のリード・パートナーシップ・エンジニアであるフランチェスコ・マッティオリとデジタル・コンテンツ・マネージャーのヌヴォラ・ラディは、シリコンバレーの中心にあるサンタクララを訪れ、NVIDIAのオフィスを訪問しました。この訪問は、コラボレーションを促進し、親しい顔ぶれに追いつくためのリラックスしたオープンな空間を提供した。
彼らはキャンパスを見学し、一緒に昼食をとった。それは、アナハイムで過ごす私たちの調子を整える助けとなる、温かく活力に満ちた週の始まりの方法だった。
舞台を整えるために、先週の出来事に飛び込む前に、今年初めのニュルンベルクでの経験を簡単に振り返ってみよう。
3月に開催されたEmbedded World Expoの会場では、組込みビジョンの感動的な実例がたくさん紹介されました。特に、UltralyticsのYOLOモデルを使用して、エッジハードウェア上のリアルタイムアプリケーションをパワーアップしているチームを多く見かけました。
コンパクトな開発ボードからより高度なコンピューティングモジュールまで、Ultralytics YOLOモデルは、性能テスト、新しいハードウェア機能の紹介、実用的な組み込みAIワークフローのデモに最適なモデルとして使用されていました。例えば、D-Robotics社、Infineon Technologies社、Seeed Studio社、M5Stack社などのハードウェア上でUltralytics YOLOモデルが動作しており、それぞれがエッジに効率的なコンピュータビジョンをもたらすための異なるアプローチを披露していました。
Embedded World North Americaは、3月のイベントと同様、カリフォルニア州のアナハイムコンベンションセンターで開催された。3日間にわたって開催されたこのイベントでは、エッジAIアクセラレーションの進化について講演したSECO社のダリオ・フレディ氏と、組込みソフトウェア開発の複雑化について強調したGreen Hills Software社のジョー・ファブレ氏が基調講演を行った。
カンファレンスのセッションや展示会場では、組み込みビジョンや実用的なAIの導入に強い注目が集まった。多くのチームが、効率、電力使用、応答時間が重要な実環境で、コンピュータビジョンを確実に実行する方法を模索していた。このため、UltralyticsのYOLOモデルが、オンデバイスAIのためのアプローチしやすく信頼性の高いソリューションとしてどのように使用されているかを見るには絶好の環境となった。
このまとめを読んでいくと、なぜ組み込みAIが最近これほど注目されているのか不思議に思うかもしれない。今日の多くのデバイスは、クラウドにデータを送り返すことなく、見ているものを理解し、その場で決断を下す必要がある。
これは工場、倉庫、病院、消費者製品、さらには小型ロボットやセンサーといった場所で重要になってきている。AIがデバイス上で直接実行できるようになれば、すべてがより速く、より信頼できるものになり、機密データはローカルにとどまる。
このため、組み込みビジョンは急速に成長し、業界全体で大きな注目を集めている。多くのチームが、効率的で、導入が簡単で、さまざまな種類のハードウェア上で実行できる柔軟性のあるモデルを求めています。
特に、Ultralytics YOLOモデルは、リソースに制約のあるデバイスで実行できるほど軽量でありながら、高い精度を提供するため、人気のある選択肢となっています。また、幅広いハードウェアプラットフォームとスムーズに統合できるため、開発者は実際の組み込みAIソリューションのプロトタイプ作成、テスト、導入が容易になります。
11月5日、Francesco MattioliとNuvola LadiはEmbedded World North Americaに到着し、一日中展示会場を探検しました。UltralyticsのYOLOモデルを組込みビジョンのワークフローの一部として使用しているチームがいかに多いかを目の当たりにし、興奮しました。
初期段階のプロトタイプから生産可能なシステムまで、Ultralytics YOLOモデルは、ロボット工学、オートメーション、スマートデバイス、産業システムにわたる幅広いソリューションに採用されています。これらのアプリケーションは、デバイス上で直接AIを実行することで、応答時間を高速に保ち、信頼性を向上させ、データをクラウドに常時送信する必要性をなくすという利点があります。
EmbeddedWorldでの経験は、UltralyticsのYOLOモデルが、業界においてプライムタイムの準備が完全に整っていることを強く印象づけました。これらのモデルをスムーズに実行できるようになったさまざまなタイプのデバイスを見て回ったことは、本当に印象的でした。手のひらに収まるような小さなマイクロコントローラーから、パワフルなGPUセットアップまで。リソースに制約のあるエッジ・デバイスで作業している場合でも、本格的なコンピューティング・パワーを利用できる場合でも、これらのモデルは問題なく動作する。このような柔軟性が現実のものとなり、幅広いハードウェアでコンピュータビジョンにアクセスできるようになるのは、とてもエキサイティングなことです。"
この日のハイライトのひとつは、ホールC、レベル1、ブース4015のSTマイクロエレクトロニクス社のブースを訪れたことだ。このブースでは、Edge AI Ecosystem PartnerWallが展示され、さまざまなタイプのハードウェアでオンデバイスAIをより身近で実用的なものにするために協力しているさまざまな企業が紹介されていた。
Ultralyticsがそのエコシステムの一部に含まれ、認められたことは素晴らしいことです。壁には、UltralyticsのYOLOモデルがリアルタイムの物体検出を実行するデモが展示され、低消費電力のエッジデバイス用に設計されたSTマイクロエレクトロニクスのハードウェアで、当社のモデルがいかに効率的に動作するかが強調されました。
また、開発者がマイクロコントローラ（MCU）やマイクロプロセッサ（MPU）でUltralytics YOLOモデルをどのように使用しているか、性能、メモリ効率、展開ワークフローがどのように改善され続けているかについて、STマイクロエレクトロニクスのチームと話す機会もありました。
翌日も、私たちは展示会中の企業や開発者、パートナーとのミーティングを続けた。この日は、デモに焦点を当てるよりも、むしろ会話に重点を置きました。私たちは、ロボット工学や自動検査システムからスマート消費者機器や医療ツールに至るまで、幅広いプロジェクトでUltralytics YOLOモデルを使用しているチームの話を直接聞きました。
これらのチームの多くは、フィードバック、学んだ教訓、そしてエンベデッド・ビジョンで次に見たいものについてのアイデアを共有した。また、イベントに参加していたオープンソースコミュニティのメンバーと再会する機会もありました。
UltralyticsのYOLOモデルを、実際の環境で実用的なニーズに応えるために、人々がどのように実験し、適応させ、拡張しているかを見ることができ、勇気づけられました。これらの会話は、より多くのチームがAIをデバイスに直接導入する際に、使いやすさ、柔軟性、そして強力なドキュメントがいかに重要であるかを浮き彫りにしました。
Embedded World North America 2025では、組み込みAIの進歩がいかに早く、UltralyticsのYOLOモデルが実際の製品やワークフローでいかに広く使用されているかが浮き彫りになりました。コンピュータビジョンを積極的にエッジに導入しているチームとつながり、これらのアプリケーションがロボット工学、オートメーション、ヘルスケア、スマートデバイスなどの分野でインパクトを与えているのを目の当たりにし、感動しました。
イベント期間中、時間を割いて私たちと仕事、洞察、フィードバックを共有してくださった皆様に感謝します。私たちは、組み込みAIコミュニティをサポートし、あらゆるサイズのデバイスで高性能でアクセス可能なコンピュータ・ビジョンを実現し続けることに興奮しています。
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