Ultralytics YOLO STマイクロエレクトロニクスMCUによる組込みビジョンAI

業界全体でAIの導入が進むにつれて、エッジでリアルタイム推論を実行できる高性能、低電力ソリューションの需要も急速に高まっています。この技術的なニーズに応えるため、STマイクロエレクトロニクスは、組み込みAIワークロード向けに設計された統合ニューラルプロセッシングユニット（NPU）を搭載したSTM32N6マイクロコントローラーを発表しました。 

STM32N6上でUltralytics YOLO モデルを実行することで、STMicroelectronicsは、マイクロコントローラ上で正確かつ効率的な組み込みVision AIが可能であることを実証し、スマートシティ、ヘルスケア、家電製品などの分野にわたるスケーラブルなオンデバイス・インテリジェンスの新たな可能性を切り開きました。

エッジにおける低電力デバイス向けのVision AIを探る

STマイクロエレクトロニクスは、半導体技術のグローバルリーダーであり、50,000人以上の従業員と世界中で200,000以上の顧客を抱えています。彼らは、電気自動車や産業機器からスマートホームデバイスや家電製品まで、幅広いアプリケーションを可能にするチップを設計および製造しています。

より多くの業界がデバイスをよりスマートかつ応答性を高めるためにAIに注目するにつれて、STマイクロエレクトロニクスは、これらの機能をエッジに直接もたらすことに注力してきました。たとえば、同社のSTM32N6マイクロコントローラは、強力でエネルギー効率の高いチップであり、コンピュータビジョンのようなオンデバイスAIタスクを処理できます。

STM32N6上で組込みビジョン・アプリケーションを構築する開発者を支援するために、STマイクロエレクトロニクスは、マイクロコントローラ上で効率的に動作する柔軟で高性能なモデルを探しました。Ultralytics YOLO モデルは、速度、精度、および統合の容易さの信頼できる組み合わせを提供し、最適であることが判明しました。

AIを活用した組み込みシステムを実現する上での制約

Edge AIのコンセプトが広く受け入れられるようになる以前は、コンピュータビジョンモデルは通常、クラウドサーバーやGPU（Graphics Processing Units）などの大規模な集中型システム上で実行されるように開発されていました。これらのプラットフォームは、大規模なモデルをトレーニングおよびデプロイするために必要なコンピューティング能力を提供しましたが、高いエネルギー消費、ネットワーク依存性、レイテンシ、運用コストの増加などの制限ももたらしました。

ヘルスケア、家電、スマートシティなどの業界で、よりスマートなリアルタイムアプリケーションを実装することへの関心が高まるにつれて、AI処理をデータの生成場所に近いデバイス自体にプッシュすることが、技術的な必要性と戦略的な機会の両方であることが明らかになりました。

しかし、低電力マイクロコントローラ上でAIモデルを実行することは困難な場合があります。これらのデバイスは一般的に、メモリ、計算能力、およびエネルギー容量が限られているため、パフォーマンスや精度を損なうことなく複雑なビジョンモデルを実装することは困難です。 

STMicroelectronics社は、開発者がモデルやワークフローを大幅に簡略化することなく、信頼性の高いリアルタイムなコンピュータビジョン機能をSTM32N6マイクロコントローラにもたらすのに十分な汎用性を持つモデル群を特定する必要がありました。彼らの目標は、組み込みシステムの厳しい制約の中で、意味のあるオンデバイスAIを提供することでした。

マイクロコントローラへのYOLO モデル展開の合理化

低電力組み込みデバイスで高度なAIを可能にするために、STMicroelectronicsはNeural-ART Accelerator™を搭載した高性能マイクロコントローラーであるSTM32N6を発表しました。これは、エッジAIワークロード専用に構築された社内ニューラルプロセッシングユニット（NPU）です。このテクノロジーにより、開発者はデバイス上で直接AI推論を実行できるようになり、クラウドコンピューティングへの依存を減らしながら、速度、応答性、およびエネルギー効率を向上させることができます。

STMicroelectronicsはUltralytics 社と提携し、マイクロコントローラー上でUltralytics YOLO モデルを実行することで、STM32N6の機能を評価し、紹介しました。速度と精度のバランスで知られるUltralytics YOLO モデルは、リソースに制約のある環境や組み込み配備に適しています。

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STMicroelectronicsは、さまざまなYOLO モデルのバリエーションをSTM32N6上で直接実行することで、マイクロコントローラの消費電力とメモリの制限内で、物体検出、分類、追跡など、さまざまなビジョンAIのユースケースを実証することができました。この協業により、開発者は、スケーラブルで量産可能なビジョン・モデルを使用して、リアルタイムでAIを搭載した組み込みシステムを展開するための信頼性の高い選択肢を得ることができます。

なぜUltralytics YOLO モデルを選ぶのか？

Ultralytics YOLO モデルは、AI対応組込みシステムに必要な精度、効率、汎用性の適切な組み合わせをSTMicroelectronicsに提供した。このモデルは、STM32N6のような低消費電力マイクロコントローラで動作するのに十分軽量でありながら、リアルタイムの物体検出とインスタンス・セグメンテーション性能を実現するのに十分強力です。

例えば、STM32N6上でUltralytics YOLOv8n モデルを256×256の解像度で実行した場合、システムは1秒間に34フレームを達成し、各推論には約29ミリ秒を要した。電力測定によると、1回の推論に使用される電力はわずか9.4ミリジュールであり、低消費電力デバイスでのリアルタイム・ビジョン・タスクに適している。

複数のYOLO モデル・バリアントをサポートしているため、開発者はアプリケーションの制約に応じて、速度、サイズ、精度を柔軟に微調整できます。Ultralytics YOLO 、統合が容易なアーキテクチャと、強力なコミュニティおよびドキュメント・サポートにより、幅広い組み込みユースケースでVision AIの採用を加速するというSTマイクロエレクトロニクスの目標に自然に適合しました。

STMicroelectronicsは、Ultralytics Enterpriseライセンスを通じて、社内でのテストや開発用にYOLO モデル一式へのアクセスをお客様に提供しています。ただし、商用展開の場合は、ライセンス・フォームからUltralytics 直接商用ライセンスをリクエストする必要があります。これにより、コンプライアンスが保証され、生産可能なVision AIソリューションへのスケーラブルなパスがサポートされます。

スマートシティからヘルスケアまで：実用的なスケーラブルなエッジAI

STM32N6マイクロコントローラ上でUltralytics YOLO モデルを直接実行できるようになったことで、STマイクロエレクトロニクスとその開発者エコシステムにとって、幅広いVision AIアプリケーションの可能性が広がりました。このソリューションは、外部処理やクラウド接続に依存することなく、高速で正確な推論をオンデバイスで実現することで、コンパクトで低消費電力のシステムにインテリジェントな機能を導入することを可能にします。

顧客は、スマートシティインフラにおけるリアルタイムの歩行者や車両の検知、産業オートメーションにおけるオンデバイスの安全チェックや品質管理、ポータブルヘルスケアツールにおけるAI支援診断など、分野横断的なユースケースを模索している。同様に、民生用電子機器の分野では、YOLO モデルが、存在検知、ジェスチャー認識、物体追跡などの応答機能を、バッテリー駆動デバイスの性能制約の中で実現します。

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明日のビジョンAIソリューションを今日構築する

AIが進化し続ける中、STマイクロエレクトロニクスは、エッジ・デバイスに強力で効率的なソリューションを簡単に導入できるようにすることに注力しています。Ultralyticsようなパートナーと密接に協力することで、すぐに使用できるモデル、ツール、STM32互換のリソースにより、開発者がより迅速に開発を開始できるよう支援しています。 

エッジAIイノベーションの次のステップを踏み出しましょう。GitHub リポジトリで、Ultralytics YOLO モデルが組み込みビジョンをどのように変革しているかをご覧ください。ヘルスケアにおけるAIと 小売業におけるコンピュータビジョンのアプリケーションをご覧ください！