Ultralytics ve STMicroelectronics, YOLO modellerini düşük güç tüketimli mikrodenetleyicilerde verimli biçimde dağıtmak ve uçta doğru, gerçek zamanlı çıkarım elde etmek için iş birliği yaptı.
Sektörlerde AI kullanımı arttıkça uçta gerçek zamanlı çıkarım çalıştırabilen, yüksek performanslı ve düşük güç tüketimli çözümlere olan talep de büyüyor. STMicroelectronics, bu teknolojik ihtiyacı karşılamak için gömülü AI iş yüklerine yönelik entegre bir Nöral İşlem Birimi (NPU) içeren STM32N6 mikrodenetleyicisini tanıttı.
STMicroelectronics, STM32N6 üzerinde Ultralytics YOLO modellerini çalıştırarak mikrodenetleyicilerde doğru ve verimli gömülü Vision AI'ın mümkün olduğunu gösterdi ve akıllı şehirler, sağlık ve tüketici elektroniği gibi sektörlerde ölçeklenebilir, cihaz üzeri zekâ için yeni fırsatlar yarattı.
Uçtaki düşük güç tüketimli cihazlar için Vision AI'ı keşfetmek#
STMicroelectronics, dünya çapında 50.000'den fazla çalışanı ve 200.000'den fazla müşterisiyle yarı iletken teknolojisinde küresel bir liderdir. Elektrikli araçlar ve endüstriyel ekipmanlardan akıllı ev cihazlarına ve tüketici elektroniğine kadar uzanan uygulamaları mümkün kılan çipler tasarlayıp üretiyor.
Daha fazla sektör cihazları daha akıllı ve duyarlı hale getirmek için yapay zekaya yöneldikçe, STMicroelectronics bu yetenekleri doğrudan uca taşımaya odaklandı. Örneğin güçlü ve enerji verimli bir çip olan STM32N6 mikrodenetleyicisi, bilgisayarlı görü gibi cihaz üzerindeki yapay zeka görevlerini gerçekleştirebilir.
STMicroelectronics, geliştiricilerin STM32N6 üzerinde gömülü görü uygulamaları oluşturmasına yardımcı olmak için mikrodenetleyicide verimli biçimde çalışabilecek esnek ve yüksek performanslı modeller aradı. Ultralytics YOLO modelleri; hız, doğruluk ve entegrasyon kolaylığını güvenilir biçimde bir araya getirerek bu ihtiyaçlara çok uygun olduğunu gösterdi.
Yapay zeka destekli gömülü sistemleri etkinleştirmenin kısıtlamaları#
Uç yapay zekâ kavramı yaygın biçimde kabul görmeden önce bilgisayarlı görü modelleri genellikle bulut sunucuları veya GPU'lar (Grafik İşlem Birimleri) gibi büyük, merkezi sistemlerde çalışacak şekilde geliştirilirdi. Bu platformlar büyük modelleri eğitmek ve dağıtmak için gereken hesaplama kapasitesini sunuyordu ancak yüksek enerji tüketimi, ağa bağımlılık, gecikme ve artan işletme maliyetleri gibi sınırlamaları da beraberinde getiriyordu.
Sağlık, tüketici elektroniği ve akıllı şehirler gibi sektörlerde daha akıllı, gerçek zamanlı uygulamalara ilgi arttıkça yapay zeka işlemlerini verilerin üretildiği yere, yani doğrudan cihazın üzerine taşımak hem teknik bir gereklilik hem de stratejik bir fırsat haline geldi.
Ancak yapay zeka modellerini düşük güç tüketimli mikrodenetleyicilerde çalıştırmak zor olabilir. Bu cihazların belleği, işlem gücü ve enerji kapasitesi genellikle sınırlıdır; bu nedenle performanstan veya doğruluktan ödün vermeden karmaşık görü modellerini dağıtmak güçleşir.
STMicroelectronics'in, geliştiricilerden modellerini veya iş akışlarını büyük ölçüde basitleştirmelerini istemeden, STM32N6 mikrodenetleyicilerine güvenilir ve gerçek zamanlı bilgisayarlı görü yetenekleri kazandıracak çok yönlü bir model paketi belirlemesi gerekiyordu. Amaçları, gömülü sistemlerin katı kısıtlamalarına bağlı kalırken cihaz üzerinde anlamlı yapay zeka sunmaktı.
Mikrodenetleyicilerde kolaylaştırılmış YOLO model dağıtımı#
Düşük güç tüketimli gömülü cihazlarda gelişmiş AI kullanımını mümkün kılmak için STMicroelectronics, Neural-ART Accelerator™ ile donatılmış yüksek performanslı bir mikrodenetleyici olan STM32N6'yı tanıttı. Bu, uç AI iş yükleri için özel olarak geliştirilen şirket içi bir Nöral İşlem Birimidir (NPU). Bu teknoloji, geliştiricilerin AI çıkarımını doğrudan cihazda çalıştırmasını sağlayarak bulut bilişime bağımlılığı azaltırken hızı, yanıt verme kabiliyetini ve enerji verimliliğini artırıyor.
STMicroelectronics, mikrodenetleyicide Ultralytics YOLO modellerini çalıştırarak STM32N6'nın yeteneklerini değerlendirmek ve göstermek için Ultralytics ile ortaklık kurdu. Hız ve doğruluk dengesiyle bilinen Ultralytics YOLO modelleri, kaynakların kısıtlı olduğu ortamlar ve gömülü sistem dağıtımları için oldukça uygundur.
Şekil 1. STM32N6 üzerinde çalışan bir Ultralytics YOLO modelinden örnek.
STMicroelectronics, çeşitli YOLO model çeşitlerini doğrudan STM32N6 üzerinde çalıştırarak mikrodenetleyicinin güç ve bellek sınırları içinde nesne algılama, sınıflandırma ve izleme gibi çeşitli Vision AI kullanım senaryolarını sergileyebildi. Bu iş birliği, geliştiricilere ölçeklenebilir ve üretime hazır görü modellerini kullanarak gerçek zamanlı, yapay zeka destekli gömülü sistemler dağıtmak için güvenilir bir seçenek sunuyor.
Neden Ultralytics YOLO modellerini seçmeli?#
Ultralytics YOLO modelleri, yapay zeka destekli gömülü sistemler için STMicroelectronics'in ihtiyaç duyduğu doğruluk, verimlilik ve çok yönlülük birleşimini sundu. Modeller STM32N6 gibi düşük güç tüketimli mikrodenetleyicilerde çalışacak kadar hafif, gerçek zamanlı nesne algılama ve örnek segmentasyonu performansı sağlayacak kadar da güçlü.
Örneğin, Ultralytics YOLOv8n modeli STM32N6 üzerinde 256 x 256 çözünürlükte çalıştırıldığında sistem saniyede 34 kare hızına ulaştı ve her çıkarım yaklaşık 29 milisaniye sürdü. Güç ölçümleri, çıkarım başına yalnızca 9,4 milijul enerji tükettiğini gösterdi; bu da modeli düşük güç tüketimli cihazlardaki gerçek zamanlı görü görevleri için son derece uygun kılıyor.
Birden fazla YOLO model çeşidini destekleyen yapı sayesinde geliştiriciler, uygulamalarının kısıtlamalarına göre hız, boyut veya doğruluk için ince ayar yapma esnekliğine sahip. Kolay entegre edilebilir mimarisi, güçlü topluluk ve dokümantasyon desteğiyle birleşince Ultralytics YOLO, STMicroelectronics'in çok çeşitli gömülü kullanım senaryolarında Vision AI'ın benimsenmesini hızlandırma hedefi için doğal bir tercih oldu.
Ultralytics Enterprise lisansı aracılığıyla STMicroelectronics, müşterilerine şirket içi test ve geliştirme için YOLO modellerinin tüm paketine erişim sağlıyor. Ancak herhangi bir ticari dağıtım için müşterilerin lisans formu aracılığıyla doğrudan Ultralytics'ten kendi ticari lisanslarını talep etmesi gerekiyor. Bu, mevzuata uyumu güvence altına alıyor ve üretime hazır Vision AI çözümlerine giden ölçeklenebilir bir yolu destekliyor.
Akıllı şehirlerden sağlığa: Uygulamada ölçeklenebilir uç yapay zeka#
Ultralytics YOLO modellerini doğrudan STM32N6 mikrodenetleyicisinde çalıştırabilmek, STMicroelectronics ve geliştirici ekosistemi için geniş bir Vision AI uygulama yelpazesinin önünü açtı. Harici işlemeye veya bulut bağlantısına gerek kalmadan cihaz üzerinde hızlı ve doğru çıkarım sunan bu çözüm, kompakt ve düşük güç tüketimli sistemlerde akıllı özelliklerin dağıtılmasını mümkün kılıyor.
Müşteriler; akıllı şehir altyapısında yayaların ve araçların gerçek zamanlı tespitinden endüstriyel otomasyonda cihaz üzerinde güvenlik kontrollerine ve kalite kontrolüne, taşınabilir sağlık araçlarında AI destekli tanılara kadar farklı sektörlerdeki kullanım alanlarını araştırıyor. Benzer şekilde tüketici elektroniği alanında YOLO modelleri, pille çalışan cihazların performans kısıtları içinde varlık algılama, hareket tanıma ve nesne izleme gibi hızlı tepki veren özellikler sağlıyor.
Yarının Vision AI çözümlerini bugünden geliştiriyoruz#
Yapay zeka gelişmeye devam ederken STMicroelectronics, güçlü ve verimli çözümleri uç cihazlara taşımayı kolaylaştırmaya odaklanıyor. Ultralytics gibi iş ortaklarıyla yakın çalışarak geliştiricilerin kullanıma hazır modeller, araçlar ve STM32 uyumlu kaynaklarla daha hızlı başlamasına yardımcı oluyor.
Uç yapay zeka yeniliklerinde bir sonraki adımı at. Ultralytics YOLO modellerinin gömülü görü alanını nasıl dönüştürdüğünü keşfetmek için GitHub depomuzu ziyaret et. Sağlıkta yapay zeka ve perakendede bilgisayarlı görü uygulamalarını keşfet ve lisanslama seçeneklerimize hemen göz at!
Yazan
İçerik Üreticisi · Ultralytics
