クラウドに頼らず、マイコン上で直接AI推論を行う「TinyML」が注目を集めています。ESP32-S3はベクトル命令拡張を備え、TinyMLに最適なチップの一つです。この記事では、ESP32-S3でのエッジAI開発について、ツールチェーンからモデルデプロイまで解説します。
なぜESP32-S3なのか
ESP32-S3はデュアルコアXtensa LX7（最大240MHz）に加え、ベクトル命令拡張を搭載しています。これにより畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の演算が高速化されます。ESP-NNライブラリがこれらの命令を最適に活用し、推論電力は約130〜157mW、レイテンシはモデルサイズに応じて7ms〜536msです。
実用的な性能として、小型CNNなら約20FPS、中規模モデルでも約1FPSで推論可能です。顔検出、動体検知、音声コマンド認識などのユースケースに十分な性能です。
ESP-DL：Espressif公式ディープラーニングライブラリ
Espressifが提供するESP-DLは、ESP32向けの公式ディープラーニングフレームワークです。2025年に大幅なアップデートが行われました。
ESP-DL v3.2（2025年10月）の主な特徴：
- 独自のモデルフォーマット「.espdl」（FlatBuffersベースで高速なゼロコピー読み込み）
- 8bit/16bit量子化サポート
- ESP32-S3/P4向けのアセンブリ最適化カーネル（PIE命令活用）
- Conv、Gemm、Add、Mulなどの主要演算をハードウェアアクセラレーション
ESPDet-Pico：リアルタイム物体検出
2025年4月にリリースされたESPDet-PicoはUltralytics YOLOv11ベースの軽量物体検出モデルです。歩行者検出、顔検出、COCO（YOLO11n）、猫・犬・手の検出など、事前学習済みモデルが提供されており、ESP32-S3上でリアルタイム推論が可能です。
開発フロー
ESP32でTinyMLを始める基本的な流れは以下のとおりです。
- モデル学習：PC上でPyTorch/TensorFlowでモデルを学習
- 量子化：esp-ppqツールで8bit/16bitに量子化し、.espdlフォーマットに変換
- デプロイ：ESP-DLライブラリを使ってESP32上でモデルをロード・推論
- 最適化：ESP-NN/PIE命令による自動最適化が適用される
より手軽に始めたい場合はEdge Impulseがおすすめです。Webブラウザ上でデータ収集からモデル学習、ESP32へのデプロイまで一貫して行えます。深いML知識がなくても物体検出や音声認識モデルを構築できます。
ESP32-S3 + カメラの活用例
ESP32-S3はカメラインターフェースを備えているため、映像系のAIアプリケーションに強みがあります。DFRobotの「ESP32-S3 AI Camera」（8MB PSRAM、16MBフラッシュ）は、顔認識・物体検出・音声対話をエッジで実行できる開発ボードとして2025年に発売されました。
代表的なユースケース：
- Ringの代替となるローカル動作のドアベルカメラ
- ペット検知・見守りカメラ
- 製造ラインでの外観検査
- 来客カウンターや人流分析
まとめ
ESP32-S3はTinyMLの実用的なプラットフォームとして成熟しました。ESP-DL v3.2とESPDet-Picoにより、YOLOベースの物体検出まで手の届く範囲になっています。数百円のマイコンでAI推論ができる時代を、ぜひ体験してみてください。
コメントを残す