Ultralytics YOLO 및 STMicroelectronics MCU를 사용한 임베디드 비전 AI

산업 전반에서 AI 도입이 증가함에 따라 엣지에서 실시간 추론을 실행할 수 있는 고성능, 저전력 솔루션에 대한 수요도 빠르게 증가하고 있습니다. 이러한 기술적 요구에 부응하기 위해 STMicroelectronics는 임베디드 AI 워크로드를 위해 설계된 통합 신경망 처리 장치(NPU)를 특징으로 하는 STM32N6 마이크로컨트롤러를 출시했습니다. 

STMicroelectronics는 STM32N6에서 Ultralytics YOLO 모델을 실행하여 마이크로컨트롤러에서 정확하고 효율적인 임베디드 Vision AI가 가능하다는 것을 입증했으며, 이는 스마트 시티, 의료 및 소비자 가전과 같은 분야에서 확장 가능한 온디바이스 인텔리전스를 위한 새로운 기회를 열었습니다.

엣지에서 저전력 장치를 위한 Vision AI 탐색

ST마이크로일렉트로닉스는 반도체 기술 분야의 글로벌 리더로서, 전 세계적으로 5만 명 이상의 직원과 20만 명 이상의 고객을 보유하고 있습니다. 이 회사는 전기 자동차 및 산업 장비에서 스마트 홈 장치 및 소비자 가전에 이르기까지 다양한 애플리케이션을 지원하는 칩을 설계하고 제작합니다.

더 많은 산업에서 AI를 사용하여 장치를 더 스마트하고 반응적으로 만들려고 함에 따라 STMicroelectronics는 이러한 기능을 엣지로 직접 가져오는 데 주력해 왔습니다. 예를 들어, 강력하고 에너지 효율적인 칩인 STM32N6 마이크로컨트롤러는 컴퓨터 비전과 같은 장치 내 AI 작업을 처리할 수 있습니다.

STMicroelectronics는 개발자가 STM32N6에서 임베디드 비전 애플리케이션을 구축할 수 있도록 지원하기 위해 마이크로컨트롤러에서 효율적으로 실행할 수 있는 유연하고 고성능 모델을 찾았습니다. Ultralytics YOLO 모델은 속도, 정확성 및 통합 용이성의 안정적인 조합을 제공하여 훌륭한 적합성을 입증했습니다.

AI 기반 임베디드 시스템을 구현할 때의 제약 조건

Edge AI라는 개념이 널리 받아들여지기 전에는 컴퓨터 비전 모델이 일반적으로 클라우드 서버 또는 GPU(그래픽 처리 장치)와 같은 대규모 중앙 집중식 시스템에서 실행되도록 개발되었습니다. 이러한 플랫폼은 대규모 모델을 학습하고 배포하는 데 필요한 컴퓨팅 기능을 제공했지만 높은 에너지 소비, 네트워크 의존성, 지연 시간 및 운영 비용 증가와 같은 제한 사항도 도입했습니다.

헬스케어, 가전제품, 스마트 시티와 같은 산업에서 더 스마트한 실시간 애플리케이션 구현에 대한 관심이 높아짐에 따라 AI 처리를 데이터가 생성되는 위치, 즉 장치 자체에 더 가깝게 배치하는 것이 기술적 필요성이자 전략적 기회임이 분명해졌습니다.

그러나 저전력 마이크로컨트롤러에서 AI 모델을 실행하는 것은 어려울 수 있습니다. 이러한 장치는 일반적으로 메모리, 컴퓨팅 성능 및 에너지 용량이 제한되어 있어 성능이나 정확성을 저하시키지 않고 복잡한 비전 모델을 배포하기가 어렵습니다. 

ST마이크로일렉트로닉스는 개발자가 모델이나 워크플로를 크게 단순화하지 않고도 안정적인 실시간 컴퓨터 비전 기능을 STM32N6 마이크로컨트롤러에 제공할 수 있을 만큼 다재다능한 모델 제품군을 식별해야 했습니다. 그들의 목표는 임베디드 시스템의 엄격한 제약 조건 내에서 의미 있는 온디바이스 AI를 제공하는 것이었습니다.

마이크로컨트롤러에서 간소화된 YOLO 모델 배포

저전력 임베디드 장치에서 고급 AI를 구현하기 위해 STMicroelectronics는 Neural-ART Accelerator™가 장착된 고성능 마이크로컨트롤러인 STM32N6를 출시했습니다. 이는 엣지 AI 워크로드를 위해 특별히 제작된 자체 신경망 처리 장치(NPU)입니다. 이 기술을 통해 개발자는 클라우드 컴퓨팅에 대한 의존도를 줄이면서 속도, 응답성 및 에너지 효율성을 향상시켜 장치에서 직접 AI 추론을 실행할 수 있습니다.

ST마이크로일렉트로닉스는 Ultralytics YOLO 모델을 마이크로컨트롤러에서 실행하여 STM32N6의 기능을 평가하고 선보이기 위해 Ultralytics와 협력했습니다. 속도와 정확성의 균형으로 잘 알려진 Ultralytics YOLO 모델은 리소스가 제한된 환경 및 임베디드 배포에 적합합니다.

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STMicroelectronics는 다양한 YOLO 모델 변형을 STM32N6에서 직접 실행하여 마이크로컨트롤러의 전력 및 메모리 제한 내에서 객체 감지, 분류 및 추적과 같은 다양한 Vision AI 사용 사례를 시연할 수 있었습니다. 이 협업은 개발자에게 확장 가능하고 생산 준비가 완료된 비전 모델을 사용하여 실시간 AI 기반 임베디드 시스템을 배포할 수 있는 안정적인 옵션을 제공합니다.

Ultralytics YOLO 모델을 선택하는 이유

Ultralytics YOLO 모델은 STMicroelectronics에 AI 지원 임베디드 시스템에 필요한 정확도, 효율성 및 다재다능성의 적절한 조합을 제공했습니다. 이 모델은 STM32N6과 같은 저전력 마이크로컨트롤러에서 실행할 수 있을 만큼 가볍지만 실시간 객체 탐지 및 인스턴스 분할 성능을 제공할 만큼 강력합니다.

예를 들어, STM32N6에서 256x256 해상도로 Ultralytics YOLOv8n 모델을 실행했을 때 시스템은 초당 34프레임에 도달했으며 각 추론은 약 29밀리초가 걸렸습니다. 전력 측정 결과 추론당 9.4밀리줄만 사용하여 저전력 장치에서 실시간 비전 작업에 적합했습니다.

여러 YOLO 모델 변형을 지원하므로 개발자는 애플리케이션의 제약 조건에 따라 속도, 크기 또는 정확도를 미세 조정할 수 있는 유연성을 갖습니다. 통합하기 쉬운 아키텍처는 강력한 커뮤니티 및 문서 지원과 결합되어 Ultralytics YOLO를 광범위한 임베디드 사용 사례에서 비전 AI 채택을 가속화하려는 STMicroelectronics의 목표에 자연스럽게 적합하게 만들었습니다.

STMicroelectronics는 Ultralytics Enterprise 라이선스를 통해 고객에게 내부 테스트 및 개발을 위해 전체 YOLO 모델 제품군에 대한 액세스를 제공합니다. 그러나 상업적 배포의 경우 고객은 라이선스 양식을 통해 Ultralytics에서 직접 상업용 라이선스를 요청해야 합니다. 이를 통해 규정 준수를 보장하고 생산 준비가 완료된 비전 AI 솔루션으로 확장 가능한 경로를 지원합니다.

스마트 시티에서 의료에 이르기까지: 확장 가능한 엣지 AI의 활약

STM32N6 마이크로컨트롤러에서 Ultralytics YOLO 모델을 직접 실행할 수 있게 되면서 STMicroelectronics와 개발자 생태계를 위한 광범위한 Vision AI 애플리케이션이 가능해졌습니다. 외부 처리 또는 클라우드 연결에 의존하지 않고도 빠르고 정확한 온디바이스 추론을 제공함으로써 이 솔루션은 작고 전력 소비가 적은 시스템에 지능형 기능을 배포할 수 있도록 합니다.

고객은 스마트 시티 인프라의 실시간 보행자 및 차량 감지, 산업 자동화의 온디바이스 안전 점검 및 품질 관리, 휴대용 헬스케어 도구의 AI 지원 진단과 같은 다양한 분야에서 사용 사례를 탐색하고 있습니다. 마찬가지로 소비자 가전 분야에서 YOLO 모델은 배터리 작동 장치의 성능 제약 내에서 존재 감지, 제스처 인식 및 객체 추적과 같은 반응형 기능을 지원합니다.

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미래의 비전 AI 솔루션을 오늘 구축

AI가 계속 발전함에 따라 STMicroelectronics는 강력하고 효율적인 솔루션을 엣지 장치에 더 쉽게 적용할 수 있도록 노력하고 있습니다. Ultralytics와 같은 파트너와의 긴밀한 협력을 통해 개발자는 즉시 사용 가능한 모델, 도구 및 STM32 호환 리소스를 통해 더 빠르게 시작할 수 있도록 지원합니다. 

엣지 AI 혁신의 다음 단계를 밟으십시오. Ultralytics YOLO 모델이 임베디드 비전을 어떻게 변화시키고 있는지 알아보려면 GitHub 저장소를 방문하십시오. 의료 분야의 AI 및 소매 분야의 컴퓨터 비전 애플리케이션을 살펴보고 오늘 라이선스 옵션을 확인하십시오!