UltralyticsとSTMicroelectronicsは、低消費電力のマイクロコントローラーにYOLOモデルを効率的にデプロイし、エッジで高精度なリアルタイム推論を実現するために協力しました。
さまざまな業界でAIの導入が進む中、エッジでリアルタイム推論を実行できる高性能・低消費電力ソリューションへの需要が高まっています。この技術的ニーズに応えるため、STMicroelectronicsは、組み込みAIワークロード向けに設計されたニューラル・プロセッシング・ユニット (NPU)を内蔵する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ー上でも高精度かつ効率的な組み込みVision AIが可能であることを実証しました。これにより、スマートシティ、ヘルスケア、コンシューマーエレクトロニクスなど、さまざまな分野でスケーラブルなオンデバイスインテリジェンスを実現する新たな機会が生まれます。
エッジの低消費電力デバイス向けVision AIを探る#
STMicroelectronicsは、世界中に5万人を超える従業員と20万社を超える顧客を抱える、半導体技術のグローバルリーダーです。同社は、電気自動車や産業機器からスマートホームデバイス、コンシューマーエレクトロニクスまで、さまざまなアプリケーションを支えるチップを設計・製造しています。
より多くの業界がデバイスを高機能化し、応答性を高めるためにAIを活用する中、STMicroelectronicsはそうした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ーは、高性能かつエネルギー効率に優れたチップであり、コンピュータービジョンなどのオンデバイスAIタスクを処理できます。
開発者がSTM32N6上で組み込みビジョンアプリケーションを構築できるよう、STMicroelectronicsは、マイクロコントローラー上で効率的に動作する柔軟で高性能なモデルを探していました。Ultralytics YOLOモデルは、速度、精度、統合の容易さを確かなバランスで提供し、最適な選択肢であることが分かりました。
AI搭載の組み込みシステムを実現する際の制約#
Edge AIという概念が広く受け入れられる前は、コンピュータービジョンモデルは通常、クラウドサーバーやGPU (グラフィックス・プロセッシング・ユニット)などの大規模な集中型システム上で動作す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、大規模モデルのトレーニングやデプロイに必要なコンピューティング性能を提供していましたが、高いエネルギー消費、ネットワーク依存、レイテンシ、運用コストの増加といった制約ももたらしていました。
ヘルスケア、コンシューマーエレクトロニクス、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の導入への関心が高まるにつれ、データが生成される場所、つまりデバイス自体にAI処理を近づけることが、技術的な必須条件であると同時に戦略的な機会でもあることが明らかになりました。
しかし、低消費電力のマイクロコントローラー上でAIモデルを実行することは容易ではありません。これらのデバイスは一般に、メモリ、コンピューティング性能、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わずに複雑なビジョンモデルをデプロイすることは困難です。
STMicroelectronics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、STM32N6マイクロコントローラーで信頼性の高いリアルタイムコンピュータービジョン機能を実現できる、十分に汎用性のあるモデル群を特定する必要がありました。同社の目標は、組み込みシステムの厳しい制約内に収めながら、実用的なオンデバイスAIを提供することでした。
マイクロコントローラー上でのYOLOモデルの効率的なデプロイ#
低消費電力の組み込みデバイスで高度なAIを実現するため、STMicroelectronicsはNeural-ART Accelerator™を搭載した高性能マイクロコントローラー、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同社独自のニューラル・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AI推論を直接実行できるため、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、エネルギー効率を向上できます。
STMicroelectronicsは、マイクロコントローラー上でUltralytics YOLOモデルを実行し、STM32N6の性能を評価・紹介するためにUltralyticsと提携しました。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デプロイに適しています。
図1。STM32N6上でUltralytics YOLOモデルを実行する例。
STM32N6上でさまざまなYOLOモデルのバリエーションを直接実行することで、STMicroelectronicsは、マイクロコントローラーの電力とメモリの制限内で、物体検出、分類、トラッキングなど、さまざまなVision AIのユースケースを実証できました。この協業により、開発者はスケーラブルで本番環境対応のビジョンモデルを使用し、リアルタイムのAI搭載組み込みシステムをデプロイするための信頼性の高い選択肢を得られます。
なぜUltralytics YOLOモデルを選ぶのか#
Ultralytics YOLOモデルは、AI対応の組み込みシステムに必要な精度、効率、汎用性を適切に組み合わせてSTMicroelectronicsに提供しました。これらのモデルはSTM32N6のような低消費電力のマイクロコントローラー上で動作できるほど軽量でありながら、リアルタイム物体検出やインスタンスセグメンテーションに必要な性能を提供できるほど強力です。
たとえば、STM32N6上で解像度256×256のUltralytics YOLOv8nモデルを実行した場合、システムは毎秒34フレームに達し、各推論にかかる時間は約29ミリ秒でした。電力測定では、推論あたりわずか9.4ミリジュールしか使用しないことが示され、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ことが分かりました。
複数のYOLOモデルのバリエーション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、精度を重視したファインチューニングを柔軟に行えます。統合しやすいアーキテクチャに加え、充実したコミュニティとドキュメントのサポートも備えているため、Ultralytics YOLOは、幅広い組み込みユースケースでVision AIの導入を加速するというSTMicroelectronicsの目標に自然に適合しました。
Ultralytics Enterpriseライセンスを通じて、STMicroelectronicsは顧客に、社内でのテストと開発を目的としたYOLOモデルの完全なスイートへのアクセスを提供しています。ただし、商用デプロイを行う場合、顧客はライセンスフォームを介してUltralyticsに直接、自社用の商用ライセンスを申請する必要があります。これにより、コンプライアンスを確保し、本番環境対応のVision AIソリューションへスケーラブルに移行できます。
スマートシティからヘルスケアまで：実際に活用されるスケーラブルなエッジAI#
Ultralytics YOLOモデルをSTM32N6マイクロコントローラー上で直接実行できることにより、STMicroelectronicsとその開発者エコシステムに幅広いVision AIアプリケーションの可能性が開かれました。外部処理やクラウド接続に依存せず、デバイス上で高速かつ高精度な推論を実現することで、このソリューションは小型で低消費電力のシステムにインテリジェントな機能をデプロイできるようにします。
顧客は、スマートシティインフラにおける歩行者や車両のリアルタイム検出、産業オートメーションにおけるオンデバイスの安全性チェックや品質管理、ポータブルなヘルスケアツールにおけるAI支援診断など、さまざまな分野でユースケースを検討しています。同様に、コンシューマーエレクトロニクス分野では、YOLOモデルによって、存在検知、ジェスチャー認識、物体トラッキングなどの応答性に優れた機能を、バッテリー駆動デバイスの性能制約内で実現できます。
明日のVision AIソリューションを今日構築する#
AIが進化を続ける中、STMicroelectronicsは、強力で効率的なソリューションをエッジデバイスに導入しやすくすることに注力しています。Ultralyticsのようなパートナーと緊密に連携することで、すぐに使えるモデル、ツール、STM32互換リソースを提供し、開発者がより迅速に開発を始められ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に進みましょう。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と小売におけるコンピュータービジョンの活用例を確認し、今すぐライセンスオプションもご覧ください。
