Ny maodely Machine Learning dia eny rehetra eny amin'izao fotoana izao. Amin'ny andro dia mety hampiasa ireo modely ireo mihoatra noho ny eritreretinao ianao. Ny maodely fianarana milina dia ampiasaina amin'ny asa mahazatra toy ny fitetezana media sosialy, fakana sary ary fisavana ny toetrandro.
Ny algorithm amin'ny fianarana milina dia mety nanoro anao ity blôgy ity. Efa renay daholo ny fandaniam-potoana hanaovana ireo modely ireo. Efa rentsika rehetra fa mandany fotoana ny fampiofanana ireo modely ireo.
Na izany aza, ny fanaovana inference amin'ireo modely ireo dia matetika lafo vidy.
Mila rafitra informatika haingana ampy hifehezana ny tahan'ny fampiasanay serivisy fianarana milina izahay. Vokatr'izany, ny ankamaroan'ireo modely ireo dia mandeha amin'ny foibe angon-drakitra goavana miaraka amin'ny kluster CPU sy GPU (na TPU aza amin'ny tranga sasany).
Rehefa maka sary ianao dia tianao fianarana milina hanatsara eo no ho eo. Tsy mila miandry ianao hafindra any amin'ny foibe data, voakarakara ary averina aminao ny sary. Amin'ity tranga ity, ny maodely fianarana milina dia tokony hotanterahina eo an-toerana.
Rehefa miteny ianao hoe "Hey Siri" na "OK, Google", dia mila mamaly avy hatrany ny gadget-nao. Miandry ny handefasana ny feonao amin'ny ordinatera, izay hanombanana azy sy hahazoana angona.
Mitaky fotoana izany ary misy fiantraikany ratsy amin'ny traikefan'ny mpampiasa. Amin'ity tranga ity, tianao ny modely fianarana milina miasa eo an-toerana ihany koa. Eto no idiran'i TinyML.
Ato amin'ity lahatsoratra ity, hojerentsika ny TinyML, ny fomba fiasa, ny fampiasana azy, ny fomba hanombohana azy, sy ny maro hafa.
Inona ny TinyML?
TinyML dia fitsipi-pifehezana manara-penitra izay mampihatra ny tanjaky ny revolisionera amin'ny fianarana milina amin'ny fampandehanana sy ny fetran'ny herin'ny fitaovana kely sy ny rafitra tafiditra.
Ny fametrahana mahomby amin'ity indostria ity dia mila fahatakarana lalina momba ny fampiharana, ny algorithm, ny hardware ary ny rindrambaiko. Izy io dia subgenre fianarana milina izay mampiasa fianarana lalina sy maodely fianarana milina amin'ny rafitra mipetaka izay mampiasa microcontrollers, processeur signal dizitaly, na processeur manokana manokana faran'izay ambany.
Ny fitaovana tafiditra ao amin'ny TinyML dia natao hampandehanana algorithm fianarana milina ho an'ny asa manokana, amin'ny ankapobeny ho ampahany amin'ny fitaovana. edge computing.
Mba handehanana mandritra ny herinandro, volana na taona maro tsy misy famerenam-bola na fanoloana batterie, dia tsy maintsy manana fanjifana herinaratra latsaky ny 1 mW ireo rafitra tafiditra ireo.
Ahoana no miasa?
Ny hany rafitra fianarana milina azo ampiasaina amin'ny microcontrollers sy solosaina dia TensorFlow Lite. Fitaovam-pitaovana ahafahan'ny mpamorona mitantana ny maodeliny amin'ny fitaovana finday, mipetaka, ary edge izy io, ahafahan'ny fianarana milina mandeha an-tongotra.
Ny interface an'ny microcontroller dia ampiasaina hanangonana angona avy amin'ny sensors (toy ny mikrô, fakantsary, na sensor embedded).
Alohan'ny handefasana azy any amin'ny microcontroller, ny angona dia ampidirina ao anaty maodely fianarana milina mifototra amin'ny rahona. Ny fiofanana batch amin'ny fomba ivelan'ny aterineto dia matetika ampiasaina hanofanana ireo modely ireo. Ny angona sensor izay hampiasaina amin'ny fianarana sy inferences dia efa voafaritra ho an'ny fampiharana manokana.
Raha ampiofanina hamantatra teny mifoha ohatra ilay maodely, dia efa natsangana izy io mba hikarakarana onjam-peo mitohy avy amin'ny mikrô.
Efa vita ny zava-drehetra miaraka amin'ny fanampian'ny sehatra rahona toa an'i Google Colab amin'ny raharaha TensorFlow Lite, ao anatin'izany ny fifantenana ny angon-drakitra, ny fanamafisam-peo, ny fanalam-baraka na ny overfitting ny maodely, ny regularization, ny fampitomboana ny data, ny fiofanana, ny fanamarinana ary ny fitsapana.
Ny maodely voaofana tanteraka dia ovaina ary afindra any amin'ny microcontroller, microcomputer, na processeur signal nomerika aorian'ny fiofanana andiany ivelan'ny aterineto. Tsy manana fiofanana fanampiny ilay modely rehefa nafindra tany amin'ny fitaovana nampidirina. Fa kosa, mampiasa angon-drakitra ara-potoana avy amin'ny sensor na fitaovana fampidirana fotsiny izy io mba hampiharana ilay modely.
Vokatr'izany, ny maodelin'ny fianarana milina TinyML dia tsy maintsy tena mateza ary afaka miofana aorian'ny taona maro na tsy miofana intsony. Tsy maintsy atao fanadihadiana avokoa ny mety ho fanodinkodinana sy ny fihoaram-pefy modely rehetra mba hijanonan'ilay modely ho manan-danja mandritra ny fotoana maharitra, tsara indrindra mandritra ny fotoana tsy voafetra.
Fa maninona no mampiasa TinyML?
Ny TinyML dia nanomboka tamin'ny ezaka hanafoanana na hampihenana ny fiankinan'ny IoT amin'ny serivisy rahona ho an'ny sehatra kely fototra. fianarana milina asa. Izany dia nilaina ny fampiasana modely fianarana milina amin'ny fitaovana edge. Izy io dia manome ireto tombontsoa lehibe manaraka ireto:
- ambany-hery fihinanana: Ny fampiharana TinyML dia tokony hampiasa hery latsaky ny 1 miliWatt. Miaraka amin'ny fanjifana herinaratra ambany toy izany, ny fitaovana iray dia mety hanohy ny fanatsoahan-kevitra avy amin'ny angona sensor mandritra ny volana na taona maro, na dia mampiasa bateria vola madinika aza.
- Vidiny ambany: Izy io dia natao hampiasaina amin'ny microcontrollers 32-bit na DSP mora vidy. Ireo microcontrollers ireo dia mazàna dia cents vitsivitsy tsirairay avy, ary ny fitambaran'ny rafitra napetraka miaraka aminy dia latsaky ny $50. Ity dia safidy tena mandaitra amin'ny fampandehanana programa fianarana milina kely amin'ny ambaratonga lehibe, ary mahasoa indrindra amin'ny fampiharana IoT izay tsy maintsy ampiharina ny fianarana milina.
- Latency ambany: Ny fampiharana azy dia manana fahatarana kely satria tsy mila mitondra na mifanakalo angona amin'ny tambajotra. Ny angon-drakitra sensor rehetra dia voarakitra ao an-toerana, ary ny fehin-kevitra dia atao amin'ny fampiasana modely efa voaofana. Ny vokatry ny inferences dia azo alefa any amin'ny server na rahona ho an'ny logging na fanodinana fanampiny, na dia tsy ilaina amin'ny fiasan'ny fitaovana aza izany. Manamaivana ny fahatarana amin'ny tambajotra izany ary manafoana ny filana ny fiasan'ny milina fianarana atao amin'ny rahona na mpizara.
- Privacy: Tena olana lehibe amin'ny Internet sy amin'ny Internet of things izany. Ny asa fianarana milina amin'ny fampiharana TinyML dia atao eo an-toerana, tsy misy fitehirizana na fandefasana angona sensor/mpampiasa amin'ny server/cloud. Vokatr'izany, na dia mifamatotra amin'ny tambajotra iray aza, ireo fampiharana ireo dia azo ampiasaina ary tsy miteraka risika manokana.
Applications
- Fambolena – Rahoviana maka sarin'ny zavamaniry ny tantsaha, ny fampiharana TensorFlow Lite dia mahita aretina ao anatiny. Izy io dia miasa amin'ny fitaovana rehetra ary tsy mitaky fifandraisana Internet. Miaro ny tombontsoan'ny fambolena ny fomba fiasa ary tena ilain'ny tantsaha ambanivohitra.
- Fikojakojana mekanika - Ny TinyML, rehefa ampiasaina amin'ny fitaovana matanjaka, dia afaka mamantatra hatrany ny lesoka amin'ny milina. Mitaky fikojakojana mifototra amin'ny vinavina izany. Ping Services, orinasa Aostraliana, dia nampiditra gadget IoT izay manara-maso ny turbine rivotra amin'ny alàlan'ny fametahana ny tenany amin'ny ivelan'ny turbine. Mampandre ny manam-pahefana izy io isaky ny mahita olana na tsy mety miasa.
- Hopitaly - Ny Tetikasa iray ny Solar Scare. Mampiasa TinyML ny moka mba hampitsaharana ny fihanaky ny aretina toy ny dengue sy ny tazomoka. Izy io dia avy amin'ny herin'ny masoandro ary mamantatra ny toetry ny moka alohan'ny hanamarihana ny rano hanakanana ny fiompiana moka.
- Fanaraha-maso ny fifamoivoizana – By amin'ny fampiharana TinyML amin'ny sensor izay manangona angon-drakitra momba ny fifamoivoizana amin'ny fotoana tena izy, afaka mampiasa azy ireo izahay mba hitarika ny fifamoivoizana tsara kokoa ary hanapaka ny fotoana famaliana ireo fiara maika. Swim.AI, ohatra, dia mampiasa an'io teknolojia io amin'ny fandefasana angon-drakitra mba hampitomboana ny fiarovana ny mpandeha ary hampihenana ny fitohanana sy ny entona amin'ny alàlan'ny lalana marani-tsaina.
- lalàna: Ny TinyML dia azo ampiasaina amin'ny fampiharana ny lalàna hamantarana hetsika tsy ara-dalàna toy ny korontana sy halatra amin'ny fampiasana ny fianarana milina sy ny fanekena ny fihetsika. Ny programa mitovy amin'izany dia azo ampiasaina amin'ny fiarovana ny ATM amin'ny banky. Amin'ny fijerena ny fihetsiky ny mpampiasa, ny maodely TinyML dia mety haminavina raha tena mpanjifa mamita ny fifampiraharahana ilay mpampiasa na mpanafika manandrana mijirika na manimba ny ATM.
Ahoana no hanombohana amin'ny TinyML?
Raha te hanomboka amin'ny TinyML ao amin'ny TensorFlow Lite dia mila birao microcontroller mifanentana ianao. TensorFlow Lite for Microcontrollers dia manohana ireo microcontrollers voatanisa etsy ambany.
- Wio Terminal: ATSAMD51
- Himax WE-I Plus EVB Endpoint AI Development Board
- Takelaka data STM32F746
- Adafruit EdgeBadge
- Synopsys DesignWare ARC EM Software Development Platform
- Sony Spressense
- Arduino Nano 33 BLE Sense
- SparkFun Edge
- Adafruit TensorFlow Lite ho an'ny Kit Microcontrollers
- Adafruit Circuit Playground Bluefruit
- Espressif ESP32-DevKitC
- Espressif ESP-maso
Ireo dia microcontrollers 32-bit manana fitadidiana tselatra ampy, RAM ary fatran'ny famantaranandro mba hanatanterahana maodely fianarana milina. Ny boards ihany koa dia manana sensor maromaro ao anaty sambo afaka mampandeha programa rehetra ary mampihatra modely fianarana milina amin'ny fampiharana nokendrena. ny manangana modely fianarana milina, mila solosaina na solosaina ho fanampin'ny sehatra hardware ianao.
Ny sehatra hardware tsirairay dia manana fitaovana fandrindrana azy manokana amin'ny fananganana, fanofanana ary fandefasana maodely fianarana milina, izay mampiasa ny fonosana TensorFlow Lite for Microcontrollers. Ny TensorFlow Lite dia maimaim-poana ampiasaina sy ovaina satria izy io loharano misokatra.
Hanombohana amin'ny TinyML sy TensorFlow Lite, ny hany ilainao dia ny iray amin'ireo sehatra hardware voarakitra voalaza etsy ambony, solosaina/laptop, tariby USB, mpanova USB-to-Serial - ary ny faniriana hampihatra fianarana milina miaraka amin'ny rafitra napetraka. .
Zava-tsarotra
Na dia nitondra vokatra tsara maro aza ny fandrosoan'i TinyML, dia mbola miatrika sakana be ihany ny indostrian'ny fianarana milina.
- Fahasamihafana amin'ny lozisialy - Fanodin-tanana, famoronana kaody, ary mpandika teny ML dia safidy rehetra amin'ny fametrahana modely amin'ny fitaovana TinyML, ary mila fotoana sy ezaka hafa ny tsirairay. Fampisehoana samihafa no mety hipoitra vokatr’izany.
- Fahasamihafana amin'ny fitaovana - Misy misy safidy hardware maromaro azo alaina. Ny sehatra TinyML dia mety ho zavatra avy amin'ny microcontrollers amin'ny ankapobeny ka hatramin'ny processeur neural manara-penitra. Izany dia miteraka olana amin'ny fametrahana modely amin'ny rafitra samihafa.
- Famahana olana / debugging - Rahoviana ny maodely ML iray dia tsy mahomby amin'ny rahona, mora ny mijery ny angon-drakitra ary mamantatra izay tsy mety. Rehefa miparitaka amin'ny fitaovana TinyML an'arivony ny maodely, tsy misy stream data miverina amin'ny rahona, dia lasa sarotra ny debugging ary mety hila fomba hafa.
- Fepetra fitadidiana – Traditional Ny sehatra, toy ny finday sy ny solosaina finday, dia mila gigabytes RAM, fa ny fitaovana TinyML kosa dia mampiasa kilobytes na megabytes. Vokatr'izany dia voafetra ny haben'ny modely azo apetraka.
- Modely fanofanana - Na dia izany aza Misy tombony maromaro amin'ny fametrahana modely ML amin'ny fitaovana TinyML, ny ankamaroan'ny maodely ML dia mbola voaofana amin'ny rahona mba hamerenana sy hanatsara hatrany ny fahamarinan'ny modely.
Future
TinyML, miaraka amin'ny dian-tongony kely, ny fanjifana bateria ambany, ary ny tsy fisian'ny fiankinan-doha amin'ny Internet na voafetra, dia manana hery lehibe amin'ny ho avy, satria ny ankamaroan'ny tery. fahaizana artifisialy dia hampiharina amin'ny fitaovana edge na gadget mipetaka tsy miankina.
Hahatonga ny rindranasa IoT ho mitokana sy azo antoka kokoa amin'ny alàlan'ny fampiasana azy ireo. aza TensorFlow Lite amin'izao fotoana izao no rafitra fianarana milina tokana ho an'ny microcontrollers sy microcomputers, ny rafitra hafa azo ampitahaina toy ny sensor sy ny CMSIS-NN an'ny ARM dia eo am-piasana.
Raha TensorFlow Lite dia tetik'asa open-source an-dalam-pandrosoana izay nanomboka tamin'ny fanombohana mahafinaritra niaraka tamin'ny Ekipa Google, dia mbola mila fanohanan'ny vondrom-piarahamonina izy io mba hidirana amin'ny mahazatra.
Famaranana
TinyML dia fomba fiasa vaovao izay manambatra ny rafitra tafiditra amin'ny fianarana milina. Satria ny AI tery dia miakatra amin'ny sehatra sy sehatra maro, ny teknolojia dia mety hipoitra ho toy ny sehatra malaza amin'ny fianarana milina sy ny faharanitan-tsaina artifisialy.
Izy io dia manome vahaolana amin'ny fanamby maro izay atrehin'ny sehatry ny IoT sy ny matihanina amin'ny fianarana milina amin'ny sehatra maro manokana.
Ny foto-kevitry ny fampiasana ny fianarana milina amin'ny fitaovana edge miaraka amin'ny informatika kely Ny dian-tongotra sy ny fanjifana herinaratra dia mety hanova tanteraka ny fomba fananganana rafitra sy robotika.
Leave a Reply