Superar as limitações atuais em termos de poder de processamento, energia e custo para permitir uma nova classe de casos de uso de visão computacional na borda, fornecendo saídas de alto desempenho a uma fração do custo e consumo de energia das soluções existentes.
Ultralytics e STMicroelectronics se uniram para implantar de forma eficiente modelos YOLO em microcontroladores de baixa potência e obter inferências precisas e em tempo real na borda.
À medida que a adoção de IA aumenta em todos os setores, a demanda por soluções de alto desempenho e baixo consumo de energia capazes de executar inferências em tempo real na borda também está a crescer rapidamente. Para responder a essa necessidade tecnológica, a STMicroelectronics apresentou o microcontrolador STM32N6, apresentando uma Unidade de Processamento Neural (NPU) integrada, projetada para cargas de trabalho de IA incorporadas.
Ao executar os modelos YOLO da Ultralytics no STM32N6, a STMicroelectronics demonstrou que a IA de Visão embarcada precisa e eficiente é possível em microcontroladores, abrindo novas oportunidades para inteligência escalável no dispositivo em setores como cidades inteligentes, saúde e eletrônicos de consumo.
A STMicroelectronics é líder global em tecnologia de semicondutores, com mais de 50.000 funcionários e mais de 200.000 clientes em todo o mundo. Eles projetam e constroem chips que habilitam aplicações desde veículos elétricos e equipamentos industriais até dispositivos domésticos inteligentes e eletrônicos de consumo.
À medida que mais setores recorrem à IA para tornar os dispositivos mais inteligentes e responsivos, a STMicroelectronics tem-se concentrado em levar essas capacidades diretamente para a edge. Por exemplo, o seu microcontrolador STM32N6, um chip poderoso e eficiente em termos energéticos, pode lidar com tarefas de IA no dispositivo, como a visão computacional.
Para ajudar os desenvolvedores a construir aplicações de visão incorporada no STM32N6, a STMicroelectronics procurou modelos flexíveis e de alto desempenho que pudessem ser executados de forma eficiente num microcontrolador. Os modelos YOLO da Ultralytics revelaram-se uma ótima opção, oferecendo uma combinação confiável de velocidade, precisão e facilidade de integração.
Antes que o conceito de Edge AI se tornasse amplamente aceito, os modelos de visão computacional eram normalmente desenvolvidos para serem executados em grandes sistemas centralizados, como servidores em nuvem ou GPUs (Unidades de Processamento Gráfico). Essas plataformas ofereciam os recursos de computação necessários para treinar e implantar modelos grandes, mas também introduziram limitações, como alto consumo de energia, dependência de rede, latência e aumento dos custos operacionais.
À medida que crescia o interesse em implementar aplicações em tempo real mais inteligentes em setores como o da saúde, eletrónica de consumo e cidades inteligentes, tornou-se claro que aproximar o processamento de IA de onde os dados são gerados, no próprio dispositivo, era uma necessidade técnica e uma oportunidade estratégica.
No entanto, executar modelos de IA em microcontroladores de baixa potência pode ser um desafio. Esses dispositivos geralmente têm memória, poder de computação e capacidade de energia limitados, o que dificulta a implantação de modelos de visão complexos sem comprometer o desempenho ou a precisão.
A STMicroelectronics precisava identificar um conjunto de modelos versátil o suficiente para trazer recursos de visão computacional confiáveis e em tempo real para seu microcontrolador STM32N6, sem exigir que os desenvolvedores simplificassem drasticamente seus modelos ou fluxos de trabalho. Seu objetivo era fornecer IA significativa no dispositivo, permanecendo dentro das restrições estritas dos sistemas embarcados.
Para habilitar IA avançada em dispositivos embarcados de baixa potência, a STMicroelectronics introduziu o STM32N6, um microcontrolador de alto desempenho equipado com o Neural-ART Accelerator™. É uma Unidade de Processamento Neural (NPU) interna construída especificamente para cargas de trabalho de IA de borda. Esta tecnologia torna possível para os desenvolvedores executar inferências de IA diretamente no dispositivo, reduzindo a dependência da computação em nuvem, melhorando a velocidade, a capacidade de resposta e a eficiência energética.
A STMicroelectronics fez parceria com a Ultralytics para avaliar e mostrar os recursos do STM32N6, executando modelos YOLO da Ultralytics no microcontrolador. Conhecidos por seu equilíbrio entre velocidade e precisão, os modelos YOLO da Ultralytics são adequados para ambientes com recursos limitados e implementações embarcadas.
.webp)
Ao executar várias variantes do modelo YOLO diretamente no STM32N6, a STMicroelectronics conseguiu demonstrar uma variedade de casos de uso de IA de Visão, como detecção de objetos, classificação e rastreamento, tudo dentro dos limites de potência e memória de um microcontrolador. Esta colaboração oferece aos desenvolvedores uma opção confiável para implantar sistemas embarcados alimentados por IA em tempo real, usando modelos de visão escaláveis e prontos para produção.
Os modelos Ultralytics YOLO ofereceram à STMicroelectronics a combinação certa de precisão, eficiência e versatilidade necessárias para sistemas embarcados habilitados para IA. Os modelos são leves o suficiente para serem executados em microcontroladores de baixa potência, como o STM32N6, mas poderosos o suficiente para fornecer detecção de objetos em tempo real e desempenho de segmentação de instâncias.
Por exemplo, ao executar o modelo Ultralytics YOLOv8n na resolução de 256 por 256 no STM32N6, o sistema atingiu 34 quadros por segundo, com cada inferência levando cerca de 29 milissegundos. As medições de energia mostraram que ele usou apenas 9,4 millijoules por inferência, tornando-o adequado para tarefas de visão em tempo real em dispositivos de baixa potência.
Com suporte para múltiplas variantes de modelos YOLO, os programadores têm a flexibilidade de ajustar a velocidade, o tamanho ou a precisão, dependendo das restrições da sua aplicação. A arquitetura fácil de integrar, combinada com um forte apoio da comunidade e documentação, tornou o Ultralytics YOLO uma escolha natural para o objetivo da STMicroelectronics de acelerar a adoção da Vision AI numa vasta gama de casos de utilização incorporados.
Através de uma licença Ultralytics Enterprise, a STMicroelectronics fornece aos clientes acesso ao conjunto completo de modelos YOLO para testes e desenvolvimento internos. No entanto, para qualquer implantação comercial, os clientes devem solicitar sua própria licença comercial diretamente da Ultralytics através do formulário de licença. Isso garante a conformidade e oferece um caminho escalável para soluções de Visão de IA prontas para produção.
A capacidade de executar modelos Ultralytics YOLO diretamente no microcontrolador STM32N6 desbloqueou uma vasta gama de aplicações de Visão de IA para a STMicroelectronics e seu ecossistema de desenvolvedores. Ao fornecer inferência rápida e precisa no dispositivo, sem depender de processamento externo ou conectividade na nuvem, esta solução torna possível implementar recursos inteligentes em sistemas compactos e de baixo consumo de energia.
Os clientes estão explorando casos de uso em setores como detecção de pedestres e veículos em tempo real na infraestrutura de cidades inteligentes, verificações de segurança no dispositivo e controle de qualidade na automação industrial e diagnósticos assistidos por IA em ferramentas portáteis de saúde. Da mesma forma, no espaço de eletrônicos de consumo, os modelos YOLO habilitam recursos responsivos como detecção de presença, reconhecimento de gestos e rastreamento de objetos - tudo dentro das restrições de desempenho de dispositivos operados por bateria.
À medida que a IA continua a evoluir, a STMicroelectronics está focada em tornar mais fácil levar soluções poderosas e eficientes para dispositivos de borda. Ao trabalhar em estreita colaboração com parceiros como a Ultralytics, eles estão a ajudar os desenvolvedores a começar mais rapidamente com modelos, ferramentas e recursos compatíveis com STM32 prontos para uso.
Dê o próximo passo na inovação de IA de ponta. Visite nosso repositório GitHub para descobrir como os modelos Ultralytics YOLO estão transformando a visão embarcada. Explore as aplicações de IA na área da saúde e visão computacional no varejo, e confira nossas opções de licenciamento hoje mesmo!
Os modelos Ultralytics YOLO são arquiteturas de visão computacional desenvolvidas para analisar dados visuais de imagens e entradas de vídeo. Esses modelos podem ser treinados para tarefas que incluem detecção de objetos, classificação, estimativa de pose, rastreamento e segmentação de instâncias. Os modelos Ultralytics YOLO incluem:
Ultralytics YOLO11 é a versão mais recente de nossos modelos de Visão Computacional. Assim como suas versões anteriores, ele suporta todas as tarefas de visão computacional que a comunidade Vision AI tanto aprecia no YOLOv8. O novo YOLO11, no entanto, vem com maior desempenho e precisão, tornando-o uma ferramenta poderosa e o aliado perfeito para os desafios da indústria no mundo real.
O modelo que escolher usar depende dos requisitos específicos do seu projeto. É fundamental ter em conta fatores como desempenho, precisão e necessidades de implementação. Aqui está uma visão geral rápida:
Os repositórios Ultralytics YOLO, como YOLOv5 e YOLO11, são distribuídos sob a licença AGPL-3.0 por padrão. Esta licença aprovada pela OSI foi projetada para estudantes, pesquisadores e entusiastas, promovendo a colaboração aberta e exigindo que qualquer software que use componentes AGPL-3.0 também seja de código aberto. Embora isso garanta a transparência e promova a inovação, pode não estar alinhado com casos de uso comercial.
Se o seu projeto envolve a incorporação de software e modelos de IA da Ultralytics em produtos ou serviços comerciais e você deseja ignorar os requisitos de código aberto da AGPL-3.0, uma Licença Empresarial é ideal.
Os benefícios da licença Enterprise incluem:
Para garantir uma integração perfeita e evitar restrições AGPL-3.0, solicite uma Licença Empresarial Ultralytics usando o formulário fornecido. Nossa equipe o ajudará a adaptar a licença às suas necessidades específicas.
%201.webp)
.webp)
.webp)
.webp)