Ultralytics DEEPXによる物理AI向けエッジAI推論

コンピュータビジョンプロジェクトの導入をお考えですか？

Ultralytics、AIが物理世界に深く浸透するにつれ、エッジデバイス上で直接コンピュータビジョンモデルを実行する傾向が強まっているのを目の当たりにしています。ロボット工学や産業機械からスマートカメラ、自動運転車に至るまで、クラウドに依存することなく、リアルタイムで物事を認識し、理解し、行動することが求められるインテリジェントシステムがますます増えています。

この新しい世代のインテリジェントシステムは「フィジカルAI」と呼ばれており、実世界において自律的に動作できる、高性能かつ極めて省エネルギーなコンピューティングが求められています。実世界のシステムには、エッジ向けに特別に設計されたハードウェア上で、ローカルかつ確実かつ効率的に動作するビジョンAIが必要です。

Ultralytics Ultralytics YOLO 、リアルタイムのコンピュータビジョン向けに設計されていますが、エッジ環境においてその真価を最大限に引き出すには、ソフトウェアとハードウェアの適切な組み合わせが必要です。そこで、この度DEEPXとの新たなパートナーシップを締結したことをお知らせいたします。

当社はDEEPXと提携し、新たなエクスポート統合機能を導入しました。これにより、Ultralytics YOLO Ultralytics DEEPXのNPUハードウェア上で効率的かつ高性能に展開することが可能になります。両社は協力し、フィジカルAIの構築、展開、スケーリングに関する統一されたグローバル基準を確立していきます。

フィジカルAIの未来に向けた共通のビジョン

世界で最も広く採用されているコンピュータビジョンUltralytics 、こうしたシステムに「目」Ultralytics 。また、最も効率的なNPUメーカーの一つであるDEEPXは、それらを大規模に稼働させるための「脳」を提供しています。

Ultralytics 、アクセシビリティ、パフォーマンス、そして開発者本位の設計を信条とし、その理念に基づいて事業を展開しています。Ultralytics のエコシステムを統合することで、最初の製品を市場に投入する初期段階のロボット企業から、数千カ所の施設にビジョンAIを展開するフォーチュン500企業の製造業者に至るまで、ビジョンAIを商用展開するための信頼できる単一の道筋を提供しています。

これはつまり、

市場投入までの期間の短縮：アノテーションからデプロイまで、数ヶ月ではなく数日で実現。
導入コストの削減： GPU性能を、電力消費とチップコストを大幅に抑えて実現。わずか2～4Wの消費電力で250FPS以上を実現します。
新たな収益機会：これまで経済的に実現不可能だったエッジAI製品を開発・提供します。
将来を見据えた拡張性：専用のCI/CDパイプラインにより、Ultralytics すべてのUltralytics DEEPXハードウェアと即座に連携できるよう保証されており、DEEPXによる複数年にわたる供給保証も付いています。

DEEPXのNPU技術を詳しく見ていく

新しいエクスポート連携機能について詳しく説明する前に、まずDEEPXについて、そして効率的なフィジカルAIを実現する上でそのNPUが果たす役割について詳しく見ていきましょう。

DEEPXは、Ultralytics YOLO などのビジョンモデル向けに特別に設計された、効率的なエッジAIハードウェアを提供するAI半導体分野のイノベーターであり、ワットあたりのフレームレート（FPS/W）YOLO 他社を凌ぐYOLO 。

DEEPXチップは、理論上の指標ではなく実環境での効率性に重点を置くことで性能の概念を一新し、開発者がわずかな電力消費でGPU性能を実現できるようにします。

DEEPXのアプローチが特に革新的である理由は、そのフルスタック設計にあります。DX-M1 NPUは、コンピュータビジョンモデルの計算パターンを高速化するために特別に設計されており、パッシブ冷却と低消費電力を実現しているため、ワットあたりの性能と長期的な信頼性が求められる実運用規模の導入に最適です。 DX-M1はサムスンファウンドリの5nmプロセスで量産中であり、DX-M2はすでにサムスンの2nm GAAプロセスでの開発がロードマップに組み込まれており、この効率性をエージェント型AIの時代へと拡大していく予定です。‍

Ultralytics YOLO エクスポートを開始する

Ultralytics Python と Ultralytics 、5つのコンピュータビジョンタスクすべてにおいて、YOLO トレーニング、評価、デプロイを行うための包括的で統合された環境を提供します。コードでの作業を好む場合でも、手間のかからないビジュアルワークフローを利用する場合でも、どちらの方法でも、データからデプロイに至るまで、一貫性があり拡張性のあるアプローチを実現できます。

この提携により、Ultralytics DEEPXとの新たなエクスポート連携機能を Ultralytics 。これにより、`format=deepx`という単一のコマンドで、YOLO NPUハードウェアへのデプロイ用にエクスポートできるようになりました。このUltralytics 完全にサポートされているため、Python 、あるいはモデルのアノテーションとトレーニング完了後、Ultralytics 直接DEEPXへエクスポートすることができます。エクスポート処理中、モデルはコンパイルされ、INT8量子化を経て最適化された.dxnnバイナリに変換されます。EMAキャリブレーションにより、モデルの品質を損なうことなく、NPUのパフォーマンスを最大限に引き出します。

実際には、これにより、ビジネスチームは、わずか3つのコマンドで、ラベル付きデータからDEEPX NPU上で動作する本番環境対応モデルへと移行できるようになります：

# Step 1: Install Ultralytics
pip install ultralytics

# Step 2: Export your YOLO model to DEEPX format
yolo export model=yolo26n.pt format=deepx

# Step 3: Run inference on DEEPX hardware
yolo detect predict model=yolo26n_deepx_model

実行時のインストールや、DEEPXのdxtronグラフビューアによる可視化など、セットアップの詳細については、 DEEPX統合ドキュメントをご覧ください。

DEEPX NPU上でUltralytics YOLO を実行する主なメリット

新しい統合機能を活用して、DEEPXハードウェアにUltralytics YOLO を導入することによる主なメリットは以下の通りです：

Ultralytics シームレスな連携：DEEPXデプロイメントYOLO エクスポートは、Ultralytics Python 自然に組み込まれており、`format=deepx`という単一のコマンドでエッジデプロイメントプロセスを標準化できます。
複数のコンピュータビジョンタスクへの対応：YOLOv8、YOLO11、YOLO26において、物体検出、セグメンテーション、姿勢推定、方向付きバウンディングボックス（OBB）検出、および分類用のモデルを展開できます。
超高効率なエッジ推論：DEEPX NPUは、GPU性能をわずかな電力で実現し、パッシブ冷却と超低消費電力により、実稼働環境での導入に最適です。
将来を見据えた基盤：専用のCI/CDパイプラインにより 、Ultralytics すべてのUltralytics との即時の互換性が保証されます。また、DX-M1からDX-M2へのロードマップにより、同じソフトウェアスタックがAgentic AI時代へと拡張されます。
物理的なAIアプリケーション全般に対応：スマート監視や産業用検査からロボット工学や自律システムに至るまで、この統合ソリューションは実世界の幅広いユースケースに対応しています。

Ultralytics YOLO DEEPXハードウェアが効果を発揮できる場面

では、実環境においてUltralytics YOLO DEEPXハードウェアに導入できる、一般的な物理AIの応用例にはどのようなものがあるでしょうか？

エッジでのスマート監視

現代の監視システムには、プライバシーや接続性を損なうことなく、リアルタイムでの検知が求められています。DEEPX NPU上で動作Ultralytics YOLO 、セキュリティカメラや監視システムは、低消費電力かつクラウドに依存することなく、映像データをローカルで分析し、人物、車両、および不審な動きをリアルタイムで特定することが可能になります。欧州ではGDPRの適用が厳格化され、自治体の調達においてデータ居住地の要件がますます重視される中、デバイス上での推論処理は、技術的な利点であると同時に、規制面での優位性ももたらすものとなっています。

産業用オートメーションと品質管理

工場や製造施設では、品質管理、欠陥検出、工程監視の自動化に向け、ビジョンAIの活用がますます進んでいます。Ultralytics YOLO DEEPXハードウェアを組み合わせることで、過酷な産業環境下でも24時間365日安定して稼働するオンデバイス検査を実現し、廃棄物の削減、製品品質の向上、そして作業員の安全確保に貢献します。

ロボティクスと自律システム

ロボット工学において、速度と応答性は極めて重要です。倉庫内を移動する場合でも、変化の激しい産業環境で稼働する場合でも、あるいは人間と協働する場合でも、ロボットは周囲の状況を瞬時に把握する必要があります。DEEPX NPU上でYOLO 、ロボットはdetect 、track 、物体の識別をリアルタイムで行うことが可能となり、常時クラウド接続に依存することなく、より安全な移動と高度な自律性を実現します。‍

主なポイント

Ultralytics YOLO DEEPXのNPUUltralytics 、高性能なフィジカルAIをエッジ環境に導入することが、これまで以上に容易になりました。新しい「format=deepx」標準による導入の簡素化と、DEEPXの省電力ハードウェア向けに最適化されたモデルを通じて、このパートナーシップは開発と実世界の商用アプリケーションとの間のギャップを埋める一助となります。フィジカルAIが成長を続ける中、この協業は、あらゆる規模の企業にとって、実運用レベルのビジョンAIを、利用しやすく、手頃な価格で、かつ拡張性のあるものにするための重要な一歩となります。

エッジAI製品を市場にいち早く投入する準備はできていますか？

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Ultralytics をお試しください DEEPX対応の最初のモデルにアノテーションを付け、トレーニングを行い、デプロイしてみましょう。
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Ultralytics YOLO がDEEPXとYOLO ：フィジカルAI向けエッジAI推論