ウルトラリティクスYOLOと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

エッジにおける低消費電力デバイスのためのビジョンAIの探求

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、全世界で5万人以上の従業員と20万社以上の顧客を擁している。同社は、電気自動車や産業機器からスマート・ホーム・デバイスやコンシューマー・エレクトロニクスに至るアプリケーションを実現するチップを設計・製造している。

デバイスをよりスマートで応答性の高いものにするために、より多くの産業がAIに目を向ける中、STマイクロエレクトロニクスは、それらの機能をエッジに直接もたらすことに注力してきた。例えば、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タスクを処理できる。

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を搭載した組込みシステムを実現するための制約

エッジAIの概念が広く受け入れられるようになる前は、コンピュータビジョンモデルは通常、クラウドサーバやGPU（Graphics Processing Unit）などの大規模な集中型システム上で実行するように開発されていた。これらのプラットフォームは、大規模なモデルの訓練と展開に必要なコンピューティング能力を提供しますが、エネルギー消費量の多さ、ネットワーク依存性、待ち時間、運用コストの増加などの制限もありました。

ヘルスケア、家電、スマートシティなどの業界で、よりスマートでリアルタイムなアプリケーションの実装への関心が高まるにつれ、AI処理をデータが生成される場所、つまりデバイス自体に近づけることが、技術的に必要であると同時に戦略的な機会であることが明らかになった。

しかし、低消費電力のマイクロコントローラでAIモデルを実行することは困難です。これらのデバイスは一般的に、メモリ、演算能力、エネルギー容量が限られているため、性能や精度を損なうことなく複雑なビジョンモデルを展開することは困難である。 

STマイクロエレクトロニクスは、開発者がモデルやワークフローを大幅に簡素化することなく、信頼性の高いリアルタイム・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のあるモデル群を特定する必要がありました。彼らの目標は、組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

低消費電力の組み込み機器で高度なAIを実現するため、STマイクロエレクトロニクスはNeural-ART Accelerator™を搭載した高性能マイクロコントローラSTM32N6を発表した。これは、エッジAIワークロード専用に構築された自社製ニューラル・プロセッシング・ユニット（NPU）です。この技術により、開発者はAI推論をデバイス上で直接実行することが可能になり、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、エネルギー効率を向上させることができる。

STMicroelectronics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。

なぜウルトラリティクスの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のYOLOは、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に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：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デバイス上で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の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！