Aia nā kumu hoʻohālike Mīkini ma nā wahi āpau i kēia manawa. I ka lā, hoʻohana paha ʻoe i kēia mau hiʻohiʻona ma mua o kou ʻike. Hoʻohana ʻia nā hiʻohiʻona aʻoaʻo mīkini i nā hana maʻamau e like me ka nānā ʻana i ka media media, paʻi kiʻi, a me ka nānā ʻana i ke aniau.
Ua aʻo paha kahi algorithm aʻo mīkini i kēia blog iā ʻoe. Ua lohe mākou a pau e pili ana i ka lōʻihi o ka hoʻomaʻamaʻa ʻana i kēia mau hiʻohiʻona. Ua lohe mākou a pau i ka hoʻomaʻamaʻa ʻana i kēia mau hiʻohiʻona e hoʻopau manawa.
Eia naʻe, ʻo ka hana ʻana i kēia mau hiʻohiʻona he kumu kūʻai pinepine.
Pono mākou i nā ʻōnaehana kamepiula wikiwiki e mālama i ka helu a mākou e hoʻohana ai i nā lawelawe aʻo mīkini. ʻO ka hopena, holo ka hapa nui o kēia mau hiʻohiʻona ma nā kikowaena data nui me nā pūʻulu CPU a me GPU (ʻo ia hoʻi nā TPU i kekahi mau hihia).
Ke kiʻi ʻoe i ke kiʻi, makemake ʻoe aʻo aʻo e hoʻomaikaʻi koke. ʻAʻole makemake ʻoe e kali no ka hoʻoili ʻia ʻana o ke kiʻi i kahi kikowaena data, hana ʻia, a hoʻihoʻi ʻia iā ʻoe. I kēia hihia, pono e hoʻokō ʻia ke kumu hoʻohālike mīkini ma ka ʻāina.
Ke ʻōlelo ʻoe iā "Hey Siri" a i ʻole "OK, Google," makemake ʻoe e pane koke kāu mau hāmeʻa. Ke kali nei i kou leo e hoʻouna ʻia i nā kamepiula, kahi e loiloi ʻia ai a loaʻa ka ʻikepili.
Lawe kēia i ka manawa a he hopena maikaʻi ʻole i ka ʻike mea hoʻohana. I kēia hihia, makemake ʻoe e hana pū ka mīkini aʻo ʻana ma ka ʻāina. ʻO kēia kahi e komo ai ʻo TinyML.
Ma kēia pou, e nānā mākou iā TinyML, pehea e hana ai, kona hoʻohana ʻana, pehea e hoʻomaka ai me ia, a me nā mea hou aku.
He aha TinyML?
ʻO TinyML kahi aʻo ʻokiʻoki e pili ana i ka hiki ke hoʻololi o ke aʻo ʻana i ka mīkini i ka hana a me nā palena mana o nā mea liʻiliʻi a me nā ʻōnaehana hoʻokomo.
Pono ka hoʻolaha ʻana i ka holomua ma kēia ʻoihana e ʻike pono i nā noi, algorithms, hardware, a me ka lako polokalamu. He subgenre aʻo mīkini ia e hoʻohana ana i nā kumu hoʻonaʻauao hohonu a me nā ʻōnaehana aʻo mīkini i nā ʻōnaehana i hoʻopili ʻia e hoʻohana ana i nā microcontrollers, nā mea hana hōʻailona kikohoʻe, a i ʻole nā mea hana hoʻomohala ultra-haʻahaʻa.
Manaʻo ʻia nā mea hoʻokomo ʻia ʻo TinyML e holo i kahi algorithm aʻo mīkini no kahi hana kikoʻī, ma ke ʻano he ʻāpana o ka hāmeʻa. ka papa helu.
I mea e holo ai no nā pule, mahina, a i ʻole mau makahiki me ka ʻole o ka hoʻouka hou ʻana a i ʻole ka hoʻololi ʻana i ka pākaukau, pono e loaʻa i kēia mau ʻōnaehana hoʻokomo ʻia ka mana ma lalo o 1 mW.
Pehea ia hana?
ʻO ka papa hana aʻo mīkini wale nō i hiki ke hoʻohana ʻia me nā microcontrollers a me nā kamepiula LensorFlow Lite. He pūʻulu o nā mea hana e hoʻokuʻu i nā mea hoʻomohala e holo i kā lākou mau hiʻohiʻona ma ke kelepona paʻa, hoʻokomo ʻia, a me ka ʻaoʻao, e ʻae ana i ke aʻo ʻana i ka mīkini ma ka lele.
Hoʻohana ʻia ka interface o ka microcontroller e hōʻiliʻili i ka ʻikepili mai nā mea ʻike (e like me nā microphones, nā pahupaʻiwikiō, a i ʻole nā mea ʻike i hoʻokomo ʻia).
Ma mua o ka hoʻouna ʻia ʻana i ka microcontroller, ua hoʻokomo ʻia ka ʻikepili i loko o kahi kumu hoʻohālike aʻoaʻo mīkini ma ke ao. Hoʻohana mau ʻia ka hoʻomaʻamaʻa pūʻulu ma ke ʻano hoʻopahemo e hoʻomaʻamaʻa i kēia mau hiʻohiʻona. ʻO ka ʻikepili sensor e hoʻohana ʻia no aʻo a me ka ʻike ua hoʻoholo mua ʻia no ka noi kikoʻī.
Inā hoʻomaʻamaʻa ʻia ke kumu hoʻohālike e ʻike i kahi huaʻōlelo ala, no ka laʻana, ua hoʻonohonoho ʻia e mālama i ke kahawai leo mau mai kahi microphone.
Ua hana ʻia nā mea a pau me ke kōkua o kahi paepae kapuaʻi e like me Google Colab i ka hihia o TensorFlow Lite, me ke koho ʻana i ka dataset, normalization, underfitting or overfitting of the model, regularization, data augmentation, training, validation, and testing.
Hoʻololi a hoʻololi ʻia kekahi kumu hoʻohālike i hoʻomaʻamaʻa piha ʻia i ka microcontroller, microcomputer, a i ʻole ka mīkini hōʻailona kikohoʻe ma hope o ka hoʻomaʻamaʻa ʻana i ka hui pūnaewele. ʻAʻohe hoʻomaʻamaʻa ʻē aʻe o ke kŘkohu ma hope o ka hoʻoneʻe ʻia ʻana i kahi mea i hoʻokomo ʻia. Akā, hoʻohana wale ia i ka ʻikepili manawa maoli mai nā mea ʻike a i ʻole nā mea hoʻokomo e hoʻohana i ke kumu hoʻohālike.
ʻO ka hopena, ʻo ka mīkini aʻo ʻana ʻo TinyML he mea paʻa loa a hiki ke hoʻomaʻamaʻa hou ʻia ma hope o nā makahiki a ʻaʻole hoʻi e aʻo hou ʻia. Pono e noiʻi ʻia nā kumu hoʻohālike a pau i hiki ke hoʻopaʻa ʻia i lalo a me ka overfitting i kūpono ke kumu hoʻohālike no ka lōʻihi o ka manawa, kūpono no ka pau ʻole.
Akā no ke aha e hoʻohana ai iā TinyML?
Ua hoʻomaka ʻo TinyML ma ke ʻano he hoʻāʻo e hoʻopau a hōʻemi paha i ka hilinaʻi o IoT i nā lawelawe kapuaʻi no nā mea liʻiliʻi liʻiliʻi. aʻo aʻo nā hana. Pono kēia i ka hoʻohana ʻana i nā hiʻohiʻona aʻo mīkini ma nā ʻaoʻao lihi ponoʻī. Hāʻawi ia i nā pōmaikaʻi nui:
- Mana haʻahaʻa hokii: Pono e hoʻohana ʻia kahi noi TinyML ma lalo o 1 milliWatt o ka mana. Me ka hoʻohana haʻahaʻa haʻahaʻa, hiki i kahi mea hana ke hoʻomau i ka loaʻa ʻana o nā hopena mai ka ʻikepili sensor no nā mahina a i ʻole mau makahiki, ʻoiai inā e hoʻohana ʻia e kahi pākahi kālā.
- ʻO nā kumu haʻahaʻa: Hoʻolālā ʻia e holo ma luna o nā microcontrollers 32-bit haʻahaʻa a i ʻole DSP. ʻO kēia mau microcontrollers he mau keneta wale nō kēlā me kēia, a ʻo ka huina o ka ʻōnaehana i hoʻopili ʻia me lākou he emi iho ma mua o $50. He koho maikaʻi loa kēia no ka holo ʻana i nā papahana aʻo mīkini liʻiliʻi ma ke ʻano nui, a ʻoi aku ka maikaʻi ma nā noi IoT kahi e pono ai ke aʻo ʻana i ka mīkini.
- Latency haʻahaʻa: He haʻahaʻa haʻahaʻa kona mau noi no ka mea ʻaʻole pono lākou e lawe a hoʻololi i ka ʻikepili ma luna o ka pūnaewele. Hoʻopaʻa ʻia nā ʻikepili sensor āpau ma ka ʻāina, a huki ʻia nā hopena me ka hoʻohana ʻana i kahi kumu hoʻohālike i aʻo ʻia. Hiki ke hoʻouna ʻia nā hopena o nā manaʻo i kahi kikowaena a i ʻole ke ao no ka hoʻopaʻa inoa ʻana a i ʻole ka hana hou ʻana, ʻoiai ʻaʻole pono kēia no ka hana ʻana. Hoʻemi kēia i ka latency pūnaewele a hoʻopau i ka pono o nā hana aʻo mīkini e hana ʻia ma ke ao a i ʻole ke kikowaena.
- Kulekele: He mea hopohopo nui ia ma ka pūnaewele a me ka pūnaewele o nā mea. Hana ʻia ka hana aʻo mīkini ma nā polokalamu TinyML ma ka ʻāina, me ka mālama ʻole a hoʻouna ʻana i ka ʻikepili sensor/mea hoʻohana i kahi kikowaena/kapua. ʻO ka hopena, ʻoiai e pili ana i kahi pūnaewele, palekana kēia mau noi e hoʻohana a ʻaʻohe pilikia pilikino.
noi
- Mahiai – I ka wa kiʻi ka poʻe mahiʻai i ke kiʻi o kahi mea kanu, ʻike ka palapala noi a TensorFlow Lite i nā maʻi i loko. Hana ia ma kekahi mea hana a ʻaʻole koi i kahi pilina pūnaewele. Mālama ke kaʻina hana i nā pono mahiʻai a he mea koʻikoʻi ia no ka poʻe mahiʻai kuaʻāina.
- Mālama Mechanics - ʻO TinyML, i ka wā i hoʻohana ʻia ma nā mea haʻahaʻa haʻahaʻa, hiki ke hoʻomaopopo mau i nā hemahema o kahi mīkini. Hoʻopili ia i ka mālama ʻana ma muli o ka wānana. Ua hoʻolauna ʻo Ping Services, kahi mea hoʻomaka o Australia, i kahi hāmeʻa IoT e nānā ana i nā turbine makani ma o ka hoʻopili ʻana iā ia iho i waho o ka turbine. Hoʻomaopopo ia i nā mana i nā manawa a pau e ʻike ai i kahi pilikia a i ʻole hana hewa.
- Halemai – The He papahana ʻo Solar Scare. Hoʻohana ka namu iā TinyML e kāpae i ka laha ʻana o nā maʻi e like me ka dengue a me ka malaria. Hoʻohana ʻia ia e ka ikehu lā a ʻike i nā kūlana hoʻohua namu ma mua o ka hōʻailona ʻana i ka wai e pale i ka hānau ʻana o ka makika.
- Nānā Kaʻahele – Na ke hoʻohana ʻana iā TinyML i nā mea ʻike e hōʻiliʻili i ka ʻikepili kaʻa manawa maoli, hiki iā mākou ke hoʻohana iā lākou no ka hoʻoponopono pololei ʻana i nā kaʻa a ʻoki i nā manawa pane no nā kaʻa pilikia. ʻO Swim.AI, no ka laʻana, hoʻohana i kēia ʻenehana ma ka hoʻoheheʻe ʻana i ka ʻikepili e hoʻonui i ka palekana o ka poʻe kaʻa me ka hōʻemi ʻana i ka congestion a me ka hoʻokuʻu ʻana ma o ke ala ala akamai.
- Ke Kānāwai: Hiki ke hoʻohana ʻia ʻo TinyML i ka hoʻokō kānāwai e ʻike ai i nā hana hewa ʻole e like me ka haunaele a me ka ʻaihue me ka hoʻohana ʻana i ka mīkini aʻo a me ka ʻike ʻana. Hiki ke hoʻohana ʻia kahi papahana like e hoʻopaʻa i nā ATM panakō. Ma ka nānā ʻana i ke ʻano o ka mea hoʻohana, hiki i kahi hoʻohālike TinyML ke wānana inā he mea kūʻai maoli ka mea hoʻohana i ka hoʻopau ʻana i kahi kālepa a i ʻole ka mea komo hewa e hoʻāʻo nei e hack a luku paha i ka ATM.
Pehea e hoʻomaka ai me TinyML?
No ka hoʻomaka ʻana me TinyML ma TensorFlow Lite, pono ʻoe i kahi papa microcontroller kūpono. Kākoʻo ʻo TensorFlow Lite no Microcontrollers i nā microcontrollers i helu ʻia ma lalo nei.
- ʻO Wio Terminal: ATSAMD51
- ʻO Himax WE-I Plus EVB Endpoint AI Development Board
- STM32F746 pahu ʻike
- ʻO Adafruit EdgeBadge
- ʻO Synopsys DesignWare ARC EM Software Development Platform
- ʻO Sony Spresense
- ʻO Arduino Nano 33 BLE Sense
- SparkFun Edge
- ʻO Adafruit TensorFlow Lite no nā Microcontrollers Kit
- ʻO ke kahua pāʻani ʻo Adafruit Circuit Bluefruit
- Espressif ESP32-DevKitC
- ESP-EYE
ʻO kēia nā microcontrollers 32-bit i lawa ka hoʻomanaʻo flash, RAM, a me ke alapine o ka uaki e hoʻokō ai i kahi kumu hoʻohālike mīkini. Loaʻa i nā papa ka nui o nā mea ʻike ma luna o ka papa e hiki ke holo i kekahi papahana i hoʻopili ʻia a hoʻopili i nā hiʻohiʻona aʻo mīkini i ka noi i manaʻo ʻia. I ka kūkulu i ka mīkini aʻo kumu hoʻohālike, pono ʻoe i kahi pona a i ʻole kamepiula e hoʻohui i kahi kahua paʻa.
Loaʻa i kēlā me kēia kahua lako lako kāna mau mea hana pono no ke kūkulu ʻana, ke aʻo ʻana, a me ka lawe ʻana i nā hiʻohiʻona aʻo mīkini, e hoʻohana ana i ka TensorFlow Lite for Microcontrollers package. He manuahi ka TensorFlow Lite e hoʻohana a hoʻololi no ka mea hamama kumu.
No ka hoʻomaka ʻana me TinyML a me TensorFlow Lite, ʻo ka mea āu e makemake ai ʻo ia kekahi o nā papa hana i hoʻopili ʻia ma luna nei, kahi kamepiula / kamepiula, kahi kelepona USB, kahi mea hoʻololi USB-to-Serial - a me ka makemake e hoʻomaʻamaʻa i ka mīkini aʻo me nā ʻōnaehana hoʻokomo. .
hana nui loa ia
ʻOiai ʻo ka holomua o TinyML i hāʻawi mai i nā hopena maikaʻi he nui, ke kū nei ka ʻoihana aʻo mīkini i nā pilikia nui.
- ʻokoʻa polokalamu - Hoʻopili lima, hoʻokumu code, a me nā unuhi unuhi ML nā koho āpau no ka lawe ʻana i nā hiʻohiʻona ma nā polokalamu TinyML, a ʻokoʻa ka nui o ka manawa a me ka hoʻoikaika ʻana o kēlā me kēia. Hiki ke ala mai nā hana like ʻole ma muli o kēia.
- Nā ʻokoʻa o nā lako lako - Aia he mau koho lako lako. Hiki i nā paepae TinyML ke lilo i kekahi mea mai nā microcontrollers kumu nui a hiki i nā kaʻina neural ʻokiʻoki. Hoʻokumu kēia i nā pilikia me ka hoʻolālā hoʻohālike ma waena o nā hale hana like ʻole.
- Hoʻoponopono pilikia/debugging - I ka manawa ʻaʻole maikaʻi ka hana hoʻohālike ML ma ke ao, maʻalahi ke nānā i ka ʻikepili a ʻike i ka hewa. Ke hoʻolaha ʻia kahi kumu hoʻohālike ma waena o nā tausani o nā polokalamu TinyML, me ka hoʻi ʻole o ke kahawai ʻikepili i ke ao, lilo ka debugging i mea paʻakikī a pono paha i kahi ala ʻē aʻe.
- Kaohi hoʻomanaʻo - Kuʻuna ʻO nā paepae, e like me nā smartphones a me nā laptops, pono nā gigabytes o RAM, akā hoʻohana nā mea TinyML i nā kilobytes a i ʻole megabytes. ʻO ka hopena, ua kaupalena ʻia ka nui o ke kumu hoʻohālike e kau ʻia.
- Aʻo kumu hoʻohālike - ʻOiai Nui nā pono o ka hoʻohana ʻana i nā hiʻohiʻona ML ma nā polokalamu TinyML, ʻo ka nui o nā hiʻohiʻona ML ke aʻo ʻia nei ma ke ao e hoʻomaʻamaʻa a hoʻomaikaʻi mau i ka pololei o ka hoʻohālike.
wā e hiki mai
ʻO TinyML, me kāna kapuaʻi liʻiliʻi, ka hoʻohana haʻahaʻa haʻahaʻa, a me ka pau ʻole o ka hilinaʻi ʻole a i ʻole ka hilinaʻi ʻole ʻana i ka hoʻopili pūnaewele, he mea nui loa i ka wā e hiki mai ana, e like me ka hapa nui o ka haiki. ʻimi hoʻopunipuni manao e hoʻokō ʻia ma nā hāmeʻa lihi a i ʻole nā hāmeʻa i hoʻopili ʻia.
E hoʻolilo ʻo ia i nā noi IoT i kahi pilikino a palekana ma o ka hoʻohana ʻana iā lākou. ʻOiai Nānā I kēia manawa ʻo Lite wale nō ka papa hana aʻo mīkini no nā microcontrollers a me nā microcomputers, nā ʻano hana like ʻē aʻe e like me ka sensor a me ka ARM's CMSIS-NN aia i ka hana.
ʻOiai ʻo TensorFlow Lite kahi papahana open-source e holomua ana i hoʻomaka i kahi hoʻomaka maikaʻi loa me ka Pūʻulu o Google, pono ia i ke kākoʻo kaiāulu e komo i ka mainstream.
Panina
ʻO TinyML kahi ala hou e hoʻohui i nā ʻōnaehana i hoʻopili ʻia me ka aʻo mīkini. Ke piʻi nei ka AI haiki ma nā ʻaoʻao a me nā kikowaena he nui, hiki i ka ʻenehana ke puka ma ke ʻano he subfield koʻikoʻi i ke aʻo ʻana i ka mīkini a me ka naʻauao.
Hāʻawi ia i kahi hoʻonā i nā pilikia he nui a ka ʻāpana IoT a me nā poʻe loea e noi ana i ka aʻo ʻana i ka mīkini i nā ʻano hoʻopaʻapaʻa kikoʻī āpau e kū nei i kēia manawa.
ʻO ka manaʻo o ka hoʻohana ʻana i ka mīkini aʻo ma nā mea lihi me ka helu liʻiliʻi Hiki i ka wāwae wāwae a me ka hoʻohana ʻana i ka mana ke hoʻololi nui i ke ʻano o ke kūkulu ʻia ʻana o nā ʻōnaehana i hoʻopili ʻia a me nā robotics.
Waiho i ka Reply