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Arduino Uno QとApp Labの活用法をテーマにした技術セッションで語られたModel Zoo

プログラミング 電子工作 ＡＩ

新型マイコンボードArduino Uno Qと開発環境App Labの活用法をテーマにした技術セッションの下記YouTube動画の内容を確認したところ、App LabのBricksに関連する可能性がありそうな、「モデルズー」という話が出ていたので、その動画の内容をNotebookLMのソースとして、NotebookLMに質問を行った。

Ask Me Anything Dev Edition: Exploring UNO Q & Arduino App Lab
（https://www.youtube.com/watch?v=5AzYgdaeifs&t=4s）

（注）本記事の内容は正確性を保証するものではない。

（2025年12月27日 追記）Model Zooに関するYouTube動画を追加しました。　https://youtu.be/qPZrqRAL9wQ

目次

技術セッションで語られたモデルズー（Model Zoo）とは？

下記のモデルズーとは何か、調べられますか。

「グラフィクスのハードウェアアクセラレーション統合が進行中で、完了後はZephyr上でモデルズーの広範なモデルが活用可能になる予定。」

NotebookLMの回答

提供されたソースに基づくと、ご質問の「モデルズー（Model Zoo）」とは、STM32 N6のNPU（ニューラル・ネットワーク・プロセッシング・ユニット）を用いたAI統合（X-Cube-AI）に関連して提供される、トレーニング済みの広範なAIモデルのコレクションを指しています。

ソースから読み取れる具体的な詳細は以下の通りです。

  • Zephyrとの連携: このモデルズーは、リアルタイムOSであるZephyr上で活用されることを前提としています。現在、グラフィクスのハードウェアアクセラレーション統合が進められており、これが完了することで、Zephyr上でモデルズーの多様なモデルが利用可能になる予定です。
  • 実例: すでにこの枠組みの中で、「ピープルディテクション（人物検知）」のアプリケーションがZephyr上で共有されていることが言及されています。
  • 技術的背景: これは、STマイクロエレクトロニクス社のAI統合方針とZephyrの連携の一環として紹介されています。Arduino Uno QのMCU側（STM32U5）などの開発において、より高度な機能実装やリアルタイム要件に対処するための選択肢を拡張するものとして位置づけられています。

まとめると、モデルズーは特定のハードウェア（STM32 N6など）で最適に動作するように準備された、すぐに使えるAIモデルのライブラリのようなものであり、Zephyrという基盤を通じて開発者が簡単に高度なAI機能を組み込めるようにすることを目指しています。

例えるなら、モデルズーは「プロが作成したAIのレシピ集」のようなものです。キッチン（ハードウェア）や調理器具（Zephyrやアクセラレーション機能）が整うことで、開発者はゼロからAIを教育しなくても、そのレシピを使ってすぐに高度な料理（人物検知などの機能）を完成させることができるようになります。

Bricksとは違うのですか

NotebookLMの回答

結論から申し上げますと、「Bricks（ブリック）」と「モデルズー」は、どちらも開発を効率化するためのものですが、その役割や性質が異なります。

ソースに基づいた主な違いは以下の通りです。

1. 役割の違い：アプリケーションか、素材か

  • Bricks（ブリック）:
    • 「App Lab」という環境で動作する、特定の機能を持ったソフトウェア・モジュール（アプリの部品）のことです。
    • マイクへのアクセス、LED表示、データの可視化、クラウド接続など、特定の機能をすぐに実行できる形でパッケージ化されています,。
    • ユーザーは既存のブリックを改変したり、自作したりすることも可能です。
  • モデルズー（Model Zoo）:
    • トレーニング済みの「AIモデルそのもの」のコレクション（ライブラリ）です。
    • 例えば「人物検知」などの特定のAI推論を行うための「計算モデル」が大量に集められた場所を指します。

2. 利用シーンとプラットフォームの違い

  • Bricks: 主にArduino Uno Qと「App Lab」を組み合わせた環境で、コードからアプリケーションへの移行を秒単位で完了させるような、迅速なプロトタイピングのために使われます。
  • モデルズー: 主にZephyr（リアルタイムOS）やSTM32 N6のNPUといった、よりハードウェアに近いレイヤでのAI統合（X-Cube-AI）に関連して提供されます。

3. 両者の関係性

ソースには、これらを統合してさらに使いやすくしようとする動きが記されています。

  • 現在、Edge Impulse（AIモデル作成ツール）で作ったモデルをApp Labのブリックとして簡単にデプロイできるワークフローが検討されています。
  • 将来的には、「モデルズーにあるような高度なAIモデルを、ボタン一つで『ブリック』としてUno Qなどのボードに流し込み、すぐに動かす」という体験が目指されています。

例えるなら：

  • モデルズーは、プロが作った「秘伝のソース（AIモデル）」が並んでいる棚です。
  • Bricksは、そのソースを使ったり、他の具材と合わせたりしてすぐに食べられる状態にした「レトルトパック（完成済みモジュール）」のようなものです。

開発者は、棚（モデルズー）から最適なソースを選び、それを自分の料理（プロジェクト）に組み込んだり、あるいは最初から用意されているレトルトパック（Bricks）を使って素早く食事（機能実装）を済ませたりすることができます。

Model ZooのAIモデルに関連するBrickが生まれる可能性があることが確認できた。

さらに、Model Zooに関する情報を集めるために、NotebookLMの回答を添付してPerplexity Proに質問した。

Model Zooに関するPeplexity Proの回答

Model Zooは、STM32マイコン（特にSTM32 N6シリーズ）上での実行に最適化された学習済みAIモデルを集めた「モデル集（ライブラリ）」で、ZephyrやSTM32Cube.AI（X‑CUBE‑AI）から簡単に利用できるようにしたリソースです。​stm32ai.st+4​

Model Zooの基本イメージ

  • 学習済みモデルの集合体
    STM32 AI Model Zooは、画像分類・物体検出・姿勢推定・音声イベント検出・音声強調・人間活動認識など、複数の用途向けに事前学習済みのモデルを多数まとめたコレクションです。stm32ai.st+2
    ​
  • STM32向けに最適化
    これらのモデルは、メモリや演算資源の限られたSTM32マイコン上で効率よく動作するよう量子化や最適化が行われており、STM32Cube.AIやSTEdgeAIのツールチェーンと連携して利用できます。stm32ai.st+3​

添付文書での「Model Zoo」の意味

  • STM32 N6＋Zephyr前提のモデル集
    添付文書では「グラフィクスのハードウェアアクセラレーション統合が完了すると、Zephyr上でモデルズーの広範なモデルが活用可能になる」とあり、STM32 N6のNPU（Neural‑ART）対応モデルをZephyr上で使う前提のModel Zooを指しています。st+1​
  • 具体例：People Detectionアプリ
    Zephyr上で動作する「AI people detection」アプリケーションは、Model Zooの物体検出モデル（例：Tiny YOLO v2系）を使った代表例として紹介されており、STM32N6570‑DKボードでの人物検出デモとして提供されています。github+2​

どのようなモデル・ユースケースがあるか

  • 代表的なユースケース
    • 物体検出: ST SSD MobileNet v1、Tiny YOLO v2、ST Yolo LC v1など（人物検出用途にも利用）。github+2​
    • 姿勢推定・ランドマーク: YOLOv8n、MoveNet、Face/Hand Landmarksなど。github+1​
    • セグメンテーション・深度推定・スタイル変換: Deeplabv3、FastDepth、StyleTransferなど。stm32ai.st+1​
    • オーディオ系: 音声イベント検出（YamNetなど）、音声強調（STFT‑TCNN）など。github+1
      ​
  • N6向け拡張
    新しいModel ZooではSTM32N6のNeural‑ART NPUへの対応が追加され、N6向けの追加モデルやサービスも提供されています。eetimes.itmedia+2​

Model ZooとBricksとの違い

  • 役割の違い
    • Model Zoo: 「人物検知」などの推論ロジックそのもの（AIモデル）の集まりで、開発者がZephyrやSTM32Cube.AI経由で組み込む素材側のリソース。stm32ai.st+1​
    • Bricks: App Lab上で動くアプリケーション部品（クラウド接続、マイク入出力、LED制御などを含む完成度の高いモジュール）で、ユーザーは改造や再利用が容易なアプリ側コンポーネント。
  • 今後の統合イメージ
    Edge Impulse等で作成したモデルやModel Zooの高度なAIモデルを、ボタン一つでBricksとしてArduino Uno Qなどにデプロイするようなワークフローが検討されており、「AIモデル（Model Zoo）」と「アプリ部品（Bricks）」の橋渡しが進められています。stm32ai.st+1​

実際にどう使うかのざっくり流れ

  • モデル探索: GitHubのSTM32AI Model ZooリポジトリやSTのWebページで、用途（物体検出・音声など）とターゲットMCU（例：STM32N6）に合うモデルを選ぶ。stm32ai.st+2​
  • ツール連携: STM32Cube.AIやSTM32 AI Model Zoo Servicesを使い、選んだモデルを量子化・評価・ベンチマークし、ZephyrやBareMetal/STM32Cubeプロジェクトに統合する。stm32ai.st+3​
  • N6＋Zephyrでの利用: Zephyr向けのサンプル（例：zephyr‑stm32n6‑ai‑people‑detection）をベースに、Model Zooのモデルを差し替えたりパラメータを調整して、自分のアプリケーションに合わせたAI機能を実装する形になります。github+2​

ここまで、Model Zooについて調査してきたが、Arduino UNO Qのユーザーには縁遠い話になってきたので、調査はことまでとするが、最後に、「Model Zoo の公式ドキュメント一覧」を添付することにした。

下記（参考）の「公式ポータル系」の3つのサイトの情報をまとめ、Model Zooの内容をYouTube動画として公開しました。
https://youtu.be/qPZrqRAL9wQ

（参考）Model Zoo の公式ドキュメント一覧（Perplexity Pro調べ）

STM32 Model Zooまわりの「公式ドキュメント入口」は、実質的に以下を押さえておけば一通り追える構成になっています。stm32ai.st+5​

公式ポータル系

  • STM32 AI Model Zoo 公式ページ（英語版）
    https://stm32ai.st.com/model-zoo/
    Model Zooの概要、バージョン情報（v3.2など）、対応ユースケース・モデル一覧、GitHub・開発クラウドへのリンクがまとまった公式ランディングページ。stm32ai.st+1​
  • STM32 AI Model Zoo 公式ページ（日本語版）
    https://stm32ai.st.com/ja/model-zoo/
    上記の日本語ローカライズ版で、概要説明やGitHubリポジトリへの導線は同等です。stm32ai.st+1​
  • STM32 AI / ST Edge AI 全体ポータル
    https://stm32ai.st.com
    STM32 Edge AIツール群（Model Zoo、STM32Cube.AI、Developer Cloudなど）全体の入口で、「Model zoo – Find the best edge AI model」としてModel Zooへの説明・リンクがあります。stm32ai.st+1​

GitHubリポジトリ（技術ドキュメント主体）

  • STM32 AI Model Zoo本体リポジトリ
    https://github.com/STMicroelectronics/stm32ai-modelzoo
    • README.md にModel Zooの概要、サポートユースケース、クローン方法（Git LFS前提）、基本的な使い方が記載。
    • 各ユースケース配下のREADMEに、モデル構造・学習・量子化・評価・デプロイ手順が詳細に書かれており、実質ここが技術ドキュメント本体です。github+2​
  • STM32 AI Model Zoo Servicesリポジトリ
    https://github.com/STMicroelectronics/stm32ai-modelzoo-services
    Model Zooのモデルを対象に、再学習・量子化・ベンチマーク・評価・デプロイを自動化するスクリプト／サービス群のドキュメント（BYOM/BYOD、設定YAMLの説明、N6ボードでのオンデバイス評価など）がまとまっています。github​
  • STM32 AI全体オファーまとめリポジトリ
    https://github.com/STMicroelectronics/STM32AI_Overall_Offer
    STM32 MCU/MPU向けAI関連リポジトリへのハブ的READMEで、Model Zooや関連ツールへのリンク集になっています。github​

クラウド・ツール連携ドキュメント

補助的な公式コンテンツ

  • Getting started with STM32 Model zoo（公式YouTube）
    https://www.youtube.com/watch?v=yuSVz3x9LzE
    GitHubリポジトリのセットアップから、モデル学習・量子化・STM32ボードへのデプロイまでを解説する公式動画で、READMEの内容をトレースする形のチュートリアルになっています。
  • プレスリリース／ニュース（日本語）
    例：フィジカルAI向けModel Zoo拡充のニュースリリース
    https://www.stmcu.jp/news/press/118141/
    最新バージョンでの対応範囲やN6対応などの位置付けが記載されています。stmcu​
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