市中ビデオカメラへのエッジAI応用例とどの程度TOPS能力が必要かが判る記事、STM32F3マイコンの電動自転車へのAI応用記事から、MCUとMPU/SBCのエッジAI導入アプローチの違いを説明します。
ビデオカメラのエッジAI応用例
上図は、左側オリジナルビデオ画像を、AI Visionプロセサ：Hailo-15を使って、ノイズ除去と鮮明化、人物認識を行った例です。
この例では、低照度下で撮影した4Kビデオ画像のノイズ除去に約100ギガオペレーション/秒（GOPS）、30フレーム/秒のリアルタイムビデオストリーミングなので3 TOPS処理能力が必要です。
Hailo-15は、AI処理能力に応じて現在3製品をラインナップしており、それぞれのTOPS値が下図です。
7 TOPSのHailo-15Lでも十分なビデオカメラエッジAI処理が可能です。カメラ外付けのHailo-15は、例えば、SBC（シングルボードコンピュータ）Raspberry Pi 5と組み合わせると面白い装置が開発できると思います。
同様のビデオエッジAI処理をMCUで実現する場合は、コチラの投稿で示したCortex-M85コア搭載RA8D1があります。
電動自転車のエッジAI応用例
2024年4月3日、STマイクロは、電動自転車搭載の汎用MCU STM32F3（Cortex-M4/72MHz、Flash/128KB）へ、無償エッジAI開発ツールSTM32Cube.AIを使って、自転車タイヤの空気圧を推定、空気を入れるタイミングを示すAI機能を実装しました。
STM32F3は、上記AI機能の他にも自転車本体の電動アシスト量制御やモータ制御も行っています。つまり、空気センサなどの追加ハードウェア無しでエッジAI機能が低コストで実装できた訳です。
STマイクロのMCUソフトウェアは、HAL（Hardware Abstraction Layer）APIを使って開発すると、同社の異なるMCUコアでも移植性の高いソフトウェアが作れます。
最新40nmプロセス製造のSTM32F3上位機種が、汎用STM32G4（Cortex-M4/170MHz）です。STM32G4ソフトウェア開発をご検討中の方は、弊社STM32G0x（Cortex-M0+/64MHz）テンプレートをご活用ください。
また、より低価格低消費電力なSTM32C0（Cortex-M0+/48MHz）へもG0xテンプレートが適用可能です。
詳細は、info@happytech.jpへお問い合わせください。
Summary：エッジAI導入の2アプローチ
実際のエッジAI応用例から、MCUとMPU/SBCではエッジAI導入アプローチが異なる事を示しました。
MCUは、STM32F3例が示すように、「追加ハードウェア無し低コストAI実装アプローチ」です。STM32Cube.AIを使い、実装MCUへソフトウェアのみでAI機能追加を行います。
MPU/SBCは、外付けHailo-15H/M/Lを使ってエッジAI処理を行います。「拡張性重視のAI実装アプローチ」です。
ユーザが求めるAI機能は、今後益々増えます。エッジAI処理増加により、より高い電力効率で高性能な処理コアが求められるのは、MCUもMPU/SBCも同じです。
製品開発には、ある程度の期間が必要です。この期間中に増加するエッジAI処理増に耐えられる製品の処理コア選定は、重要検討ポイントになるでしょう。
関連投稿：MCUとMPUの違い
Afterword：ビデオエッジAI処理プロセス
最初の記事に、ビデオエッジAI処理プロセスが良く判る図があります。これを見ると、エッジAI処理がハードウェアの並列処理に向いていることも判ります。
ハードウェアは、製品化後、簡単に追加ができないため、どの程度の余力を製品ハードウェアに持たせるかは、コストとの兼ね合いで「永遠の課題」です。これは、ソフトウェアのみでAI機能を実装するSTM32Cube.AIでも同じです。製品実装済みMCUの余力を上回るAI機能追加はできないからです。
つまり、当面の安心をMCU開発者へ与えるには、最新MCUの製品利用がBetterということです。
