Ultralytics YOLOとSTマイクロエレクトロニクス製MCUによる組み込みVision 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。 

STMicroelectronicsは、STM32N6上でUltralytics YOLOモデルを実行することにより、正確で効率的な組み込みVision AIがマイクロコントローラー上で可能であることを実証し、スマートシティ、ヘルスケア、家電などの分野で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機会を切り開きました。

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。

STMicroelectronicsは、STM32N6で組み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、マイクロコントローラ上で効率的に実行でき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、統合の容易さの信頼性の高い組み合わせを提供し、最適な選択肢であることがわかりました。

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上でのYOLOモデルの効率的な展開

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社は、Ultralytics社と提携し、マイクロコントローラ上でUltralytics YOLOモデルを実行することで、STM32N6の能力を評価し、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、リソースが限られた環境や組み込み環境に適しています。

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STMicroelectronicsは、さまざまなYOLOモデルのバリアントをSTM32N6上で直接実行することにより、マイクロコントローラーの電力およびメモリ制限内で、物体検出、分類、追跡など、さまざまなVision AIのユースケースを実証することができました。このコラボレーションにより、開発者は、スケーラブルで本番環境に対応したビジョンモデルを使用して、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オプションを得ることができます。

Ultralytics YOLOモデルを選ぶ理由

Ultralytics YOLOモデルは、STMicroelectronicsにAI対応組み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提供しました。このモデルは、STM32N6のような低電力マイクロコントローラで実行できるほど軽量でありながら、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のパフォーマンスを実現するのに十分なほど強力です。

例えば、Ultralytics YOLOv8nモデルをSTM32N6上で256x256の解像度で実行した場合、システムは毎秒34フレームに達し、各推論は約29ミリ秒かかりました。電力測定では、わずか9.4ミリジュール/推論しか使用しないことが示され、低電力デバイスでのリアルタイムビジョンタスクに最適です。

複数のYOLOモデルバリアントのサポートにより、開発者はアプリケーションの制約に応じて、速度、サイズ、または精度に合わせて柔軟に微調整できます。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、Ultralytics YOLOは、幅広い組み込みユースケース全体でVision AIの採用を加速するというSTMicroelectronicsの目標に自然に適合しました。

Ultralyticsエンタープライズライセンスを通じて、STMicroelectronicsは、社内テストおよび開発のために、YOLOモデルのフルスイートへのアクセスをお客様に提供します。ただし、商用展開の場合は、ライセンスフォームからUltralyticsから直接独自の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確保され、本番環境に対応した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

Ultralytics YOLOモデルをSTM32N6マイクロコントローラ上で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向けに、幅広いVision AIアプリケーションが利用できるようになりました。外部処理やクラウド接続に頼らずに、高速かつ正確なオンデバイス推論を提供することで、このソリューションは、コンパクトで低電力なシステムにインテリジェントな機能を実装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ストラクチャにおけるリアルタイムの歩行者および車両検出、産業オートメーションにおけるオンデバイスの安全チェックおよび品質管理、ポータブルヘルスケアツールにおけるAI支援診断など、さまざまな分野にわたるユースケースを模索しています。同様に、家電分野では、YOLOモデルは、プレゼンス検出、ジェスチャー認識、オブジェクトトラッキングなどの応答性の高い機能を、バッテリー駆動デバイスのパフォーマンス制約内で実現します。

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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が進化し続けるにつれて、STマイクロエレクトロニクスは、強力で効率的なソリューションをエッジデバイスに簡単に導入できるように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、すぐに使用できるモデル、ツール、およびSTM32互換のリソースを使用して、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に進みましょう。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知るには、GitHubリポジトリをご覧ください。ヘルスケアにおけるAIの応用や小売業におけるコンピュータビジョンについて調べ、今すぐライセンスオプションをご確認ください。