Moodooyinka Barashada Mashiinka ayaa hadda meel walba yaal. Inta lagu jiro maalinta, waxaad u badan tahay inaad isticmaasho moodooyinkan in ka badan intaad garanayso. Moodooyinka barashada mishiinada waxaa looga faa'iidaystaa hawlaha caadiga ah sida baarista warbaahinta bulshada, sawirida, iyo hubinta cimilada.
Algorithm-barashada mashiinka ayaa laga yaabaa inay kugula taliso balooggan adiga. Waxaan dhamaanteen maqalnay sida ay waqti u qaadato in la tababaro moodooyinkan. Waxaan dhamaanteen maqalnay in tababarida moodooyinkan ay tahay mid waqti badan qaadata.
Si kastaba ha ahaatee, ka-fiirsashada moodooyinkan ayaa inta badan ah kharash badan xisaabinta.
Waxaan u baahanahay nidaamyada kombuyuutarku si degdeg ah ugu filan si ay u xakameeyaan heerka aan ku isticmaaleyno adeegyada barashada mashiinka. Natiijo ahaan, inta badan moodooyinkan waxaa lagu maamulaa xarumo xogeed oo baaxad leh oo leh CPU iyo GPUs (xitaa TPUs xaaladaha qaarkood).
Markaad sawir qaado, waxaad rabtaa barashada mashiinka si degdeg ah loo hagaajiyo. Ma rabtid inaad sugto inta sawirka lagugu wareejinayo xarunta xogta, laga baaraandegi doono, oo laguugu soo celinayo. Xaaladdan oo kale, qaabka barashada mashiinka waa in lagu fuliyo gudaha.
Markaad tidhaahdo "Hey Siri" ama "OK, Google," waxaad rabtaa in qalabkaagu si degdeg ah uga jawaabo. Sugitaanka codkaaga si loogu gudbiyo kombuyuutarrada, halkaas oo lagu qiimeyn doono xogta lagana heli doono.
Tani waxay qaadanaysaa waqti waxayna saameyn xun ku leedahay khibrada isticmaalaha. Xaaladdan oo kale, waxaad rabtaa qaabka barashada mashiinka inuu u shaqeeyo gudaha sidoo kale. Tani waa halka uu TinyML ka soo galo.
Maqaalkan, waxaan ku eegi doonaa TinyML, sida uu u shaqeeyo, adeegsigiisa, sida lagu bilaabo, iyo wax ka badan.
waa maxay TinyML?
TinyML waa edbinta gees-goynta oo ku dabaqaysa kartida kacaanka ee barashada mashiinka ilaa waxqabadka iyo xaddidaadaha awoodda aaladaha yar yar iyo nidaamyada ku-xidhan.
Ku-wareejinta guusha leh ee warshadan waxay u baahan tahay faham buuxa oo ku saabsan codsiyada, algorithms, hardware, iyo software. Waa nooc-hoosaadka mashiinka wax-barashada oo adeegsata barashada qoto dheer iyo moodooyinka barashada mishiinnada ee nidaamyada ku-xidhan ee ka shaqeeya kontaroolayaasha yar-yar, soo-saareyaasha signallada dhijitaalka ah, ama soo-saareyaal kale oo awood-hooseeya.
Aaladaha ku-xidhan ee TinyML-ku-xidhan waxaa loogu talagalay in lagu socodsiiyo algorithm barashada mashiinka shaqo gaar ah, sida caadiga ah qayb ka mid ah qalabka xisaabinta cirifka.
Si ay u shaqeeyaan toddobaadyo, bilo, ama xitaa sannado iyada oo aan dib loo dallacin ama batteriga lagu beddelin, nidaamyadan ku-xidhan waa in ay lahaadaan koronto ka yar 1 mW.
Sidee u shaqeeyaan?
Habka kaliya ee barashada mashiinka ee looga faa'iidaysan karo kontaroolada yar yar iyo kombayutarada waa TensorFlow Lite. Waa qalabyo kala duwan oo u ogolaanaya horumariyayaashu in ay ku socodsiiyaan moodooyinkooda mobilada, ku dhex-xidhan, iyo aaladaha geesaha, taas oo u oggolaanaysa barashada mishiinnada duulista.
Isku xirka microcontroller waxaa loo isticmaalaa in laga soo ururiyo xogta dareemayaasha (sida makarafoonada, kamaradaha, ama dareemayaasha ku xiran).
Kahor inta aan loo dirin kantaroolka yar-yar, xogta waxaa lagu dhex daray qaabka barashada mashiinka ku salaysan daruuraha. Tababarka dufcaddii qaabka offline ayaa inta badan loo shaqeeyaa si loo tababaro moodooyinkan. Xogta dareemayaasha ee loo isticmaali doono barashada iyo ka-fiirsashada mar hore ayaa loo go'aamiyay codsiga gaarka ah.
Haddii qaabka loo tabobaray inuu ogaado kelmadda soo jeedka, tusaale ahaan, waxa mar hore loo dejiyay si uu u maamulo qulqulka maqalka ee makarafoonka.
Wax walba waxaa mar hore lagu sameeyay iyadoo la kaashanayo madal daruur ah sida Google Colab oo ku saabsan kiiska TensorFlow Lite, oo ay ku jiraan xulashada xogta, caadiga ah, ku habboonaanta ama xad-dhaafka ah ee moodeelka, joogtaynta, xog kordhinta, tababarka, ansixinta, iyo tijaabinta.
Qaab si buuxda u tababaran ayaa aakhirka la beddelaa waxaana loo wareejiyaa microcontroller, microcomputer, ama processor signalka dhijitaalka ah ka dib tababarka dufcada offline. Qaabku ma laha tabobar dheeraad ah ka dib markii loo raray qalab ku xidhan. Taa beddelkeeda, waxay kaliya isticmaashaa xogta wakhtiga-dhabta ah ee dareemayaasha ama aaladaha wax gelinta si ay u adeegsato moodalka.
Natiijo ahaan, nooca barashada mashiinka TinyML waa inuu ahaadaa mid si gaar ah u waara oo awood u leh in dib loo tababaro sanado kadib ama aan dib loo tababarin. Dhammaan moodooyinka suurtagalka ah ee ka hooseeya ku-habboonaanta iyo ku-habboonaanta xad-dhaafka ah waa in la baaraa si moodalku u ahaado mid khuseeya muddo dheer, oo ku habboon si aan xad lahayn.
Laakiin waa maxay sababta loo isticmaalo TinyML?
TinyML waxay ku bilaabatay dadaal si loo baabi'iyo ama loo yareeyo ku tiirsanaanta IoT ee adeegyada daruuraha ee aasaasiga ah ee cabbirka yar yar. barashada mashiinka hawlgallada. Tani waxay lama huraan u noqotay adeegsiga moodooyinka barashada mashiinka ee aaladaha cidhifyada laftooda. Waxay bixisaa faa'iidooyinka waaweyn ee soo socda:
- Awood hoose isticmaalkaCodsiga TinyML waa inuu doorbidayaa inuu isticmaalo wax ka yar 1 milliWatt oo awood ah. Isticmaalka tamarta yar, qalabku wuxuu sii wadi karaa inuu ka soo baxo xogta dareenka bilo ama sanado, xitaa haddii uu ku shaqeeyo baytari qadaadiic ah.
- Kharash yar: Waxaa loogu talagalay in lagu shaqeeyo 32-bit microcontrollers ama DSPs oo qiimo jaban ah. Kantaroolayaashan yar yar ayaa caadi ahaan ah dhowr senti midkiiba, iyo wadarta nidaamka ku-xidhan ee lagu sameeyay iyaga ayaa ka yar $50. Tani waa ikhtiyaar aad qaali u ah oo loogu talagalay socodsiinta barnaamijyada barashada mashiinka yar si baaxad weyn, waxayna si gaar ah faa'iido u leedahay codsiyada IoT halkaasoo ay tahay in lagu dabaqo barashada mashiinka.
- Latency HooseCodsiyada ay ku qoran yihiin waxay leeyihiin daahitaan hoose maadaama aysan u baahnayn inay qaadaan ama ku beddelaan xogta shabakadda. Dhammaan xogta dareemaha waxaa lagu diiwaangeliyaa gudaha, gabagabadana waxaa la soo saaray iyadoo la isticmaalayo qaab mar hore loo tababaray. Natiijooyinka go'aannada waxaa loo diri karaa server ama daruur si loo gooyo ama loo habeeyo dheeraad ah, in kasta oo tani aysan muhiim ahayn in qalabku shaqeeyo. Tani waxay yaraynaysaa daahitaanka shabakada waxayna meesha ka saaraysaa baahida loo qabo hawlaha barashada mashiinka in lagu sameeyo daruur ama server.
- Privacy: Waa walaac weyn oo ku saabsan internetka iyo internetka waxyaabaha. Shaqada barashada mashiinka ee abka TinyML waxaa lagu qabtaa gudaha, iyada oo aan la kaydin ama aan loo dirin xogta isticmaalaha/server/daruur. Natiijo ahaan, xitaa marka lagu xiro shabakad, codsiyadani waa badbaado in la isticmaalo oo aan lahayn khataro gaar ah.
Codsiyada
- Beeraha - Goorma beeralayda ayaa sawir ka qaada geedka, TensorFlow Lite codsigiisa waxa uu ogaadaa xanuunada ku jira. Waxay ku shaqaysaa qalab kasta oo uma baahna xidhiidh internet. Nidaamku waxa uu ilaalinayaa danaha beeralayda waana lama huraan u ah beeralayda miyiga.
- Dayactirka makaanikada - TinyML, marka lagu isticmaalo aaladaha tamarta yar, waxay si joogto ah u aqoonsan kartaa cilladaha mashiinka. Waxay keenaysaa dayactir ku salaysan saadaal. Adeegyada Ping, bilow Australian ah, ayaa soo bandhigtay qalab IoT ah kaas oo la socda marawaxadaha dabaysha iyada oo isku xidhaysa marawaxadaha dibadda. Waxay ogaysiisaa maamulka mar kasta oo ay ogaadaan dhibaato ama cillad suurtagal ah.
- Isbitaalada - The Cabsida Qorraxdu waa mashruuc. Kaneecadu waxay isticmaashaa TinyML si ay u joojiso fiditaanka cudurrada sida dengue iyo duumada. Waxa ku shaqeeya tamarta cadceedda waxaanay ogaataa xaaladaha kaneecada ka hor inta aanay biyaha u sheegin in ay joojiyaan taranta kaneecada.
- Ilaalinta Gaadiidka – Waxaa qoray Codsashada TinyML ee dareemayaasha aruuriya xogta taraafikada-waqtiga-dhabta ah, waxaan u isticmaali karnaa si aan u wanaajino taraafikada una gooyo waqtiyada jawaabta baabuurta gurmadka. Swim.AI, tusaale ahaan, waxa ay tignoolajiyadan u isticmaashaa xogta qulqulka si ay u kordhiso badbaadada rakaabka iyada oo sidoo kale yaraynaysa saxmadda iyo qiiqa sii daaya iyada oo loo marayo marin habaysan.
- sharcigaTinyML waxaa loo isticmaali karaa sharci fulinta si loo aqoonsado falalka sharci darrada ah sida rabshada iyo xatooyada iyadoo la adeegsanayo barashada mashiinka iyo aqoonsiga dhaqdhaqaaqa. Barnaamij la mid ah ayaa sidoo kale loo isticmaali karaa si loo sugo ATM-yada bangiyada. Daawashada hab-dhaqanka isticmaalaha, qaabka TinyML waxa laga yaabaa inuu saadaaliyo bal in isticmaaluhu yahay macaamil dhab ah oo dhammaystiraya macaamil ganacsi ama qof soo galay isku dayaya inuu jabsado ama burburiyo ATM-ka.
Sidee lagu bilaabo TinyML?
Si aad ugu bilowdo TinyML gudaha TensorFlow Lite, waxaad u baahan doontaa boodhka kontoroolka yar yar ee ku habboon. TensorFlow Lite ee loogu talagalay Microcontrollers waxay taageertaa kantaroolayaasha yar yar ee hoos ku taxan.
- Gegida Wio: ATSAMD51
- Himax WE-I Plus EVB Endpoint AI Horumarinta
- Qalabka daahfurka ee STM32F746
- Adafruit EdgeBadge
- Synopsys DesignWare ARC EM Platform Horumarinta Software
- Sony Express
- Arduino Nano 33 Dareenka BLE
- SparkFun Edge
- Adafruit TensorFlow Lite ee Qalabka Kontaroolayaasha
- Garoonka ciyaaraha ee Adafruit Circuit Bluefruit
- Espressif ESP32-DevKitC
- Espressif ESP-EYE
Kuwani waa 32-bit microcontrollers oo leh xusuusta filasha ku filan, RAM, iyo inta jeer ee saacada si ay u fuliyaan qaabka barashada mashiinka. Looxyadu waxa kale oo ay leeyihiin tiro dareemaha dusha sare ah oo awood u leh in ay socodsiiyaan barnaamij kasta oo ku xidhan oo ay ku dabaqaan moodooyinka barashada mashiinka codsiga la beegsaday. Ku dhis model barashada mashiinka, waxaad u baahan doontaa laptop ama kombuyuutar marka lagu daro qalabka qalabka.
Qalab kastaa wuxuu leeyahay qalab barnaamijeed u gaar ah oo loogu talagalay dhisidda, tababbarka, iyo moodooyinka barashada mishiinka, kuwaas oo adeegsada xirmada TensorFlow Lite ee Microcontrollers. TensorFlow Lite waa bilaash in la isticmaalo oo wax laga beddelo sababtoo ah waa ilo furan.
Si aad u bilowdo TinyML iyo TensorFlow Lite, waxa kaliya ee aad u baahan tahay waa mid ka mid ah qalabka kor lagu soo sheegay ee qalabka ku dhex-xidhan, kombayutarka/laptop-ka, fiilada USB, beddelka USB-ilaa-Serial - iyo rabitaanka inaad ku tababarto barashada mashiinka oo leh nidaamyo guntan. .
Caqabadaha
Xataa iyadoo horumarka TinyML uu keenay natiijooyin wax ku ool ah oo badan, warshadaha barashada mashiinka ayaa wali la kulmaya caqabado waaweyn.
- Kala duwanaanshaha software - Gacan-kumbuyuutar, kood jiilka, iyo tarjumaannada ML dhamaantood waa xulashooyinka lagu geynayo moodooyinka aaladaha TinyML, mid walbana wuxuu qaataa waqti iyo dadaal kala duwan. Bandhigyo kala duwan ayaa ka dhalan kara natiijada tan.
- Kala duwanaanta qalabka - Waxaa jira Waxaa jira dhowr ikhtiyaar oo qalab ah oo la heli karo. Goobaha TinyML waxay noqon karaan wax kasta oo ka yimaada microcontrollers-ka guud ilaa soo-saareyaasha neural-ka ee gees-goyn. Tani waxay keenaysaa arrimo la xidhiidha qaabka loo dirayo dhismayaasha kala duwan.
- Cilad-dejinta/dambi-baadhista - Goorma Qaabka ML ayaa si liidata uga shaqeeya daruuraha, way fududahay in la eego xogta oo la ogaado waxa khaldan. Marka qaabku ku faafo kumanaan qalab TinyML ah, iyada oo aanay jirin xog xog ah oo ku soo noqonaysa daruurta, cilad-saariddu way adkaanaysaa waxaana laga yaabaa inay u baahato hab kale.
- Caqabadaha xusuusta - Dhaqan ahaan aaladaha, sida taleefannada casriga ah iyo laptop-yada, waxay u baahan yihiin gigabytes ee RAM, halka aaladaha TinyML ay isticmaalaan kilobytes ama megabyte. Natiijo ahaan, cabbirka qaabka la geyn karo wuu xaddidan yahay.
- Tababarka model - Inkastoo waxaa jira dhowr faa'iidooyin oo lagu geynayo moodooyinka ML aaladaha TinyML, badi moodooyinka ML ayaa wali lagu tababaray daruuraha si ay u soo celiyaan oo ay si joogto ah u wanaajiyaan saxnaanta moodeelka.
Future
TinyML, oo leh raadkeeda yar, isticmaalka batteriga hooseeya, iyo la'aanta ama ku tiirsanaanta xaddidan ee isku xirnaanta internetka, ayaa leh awood aad u weyn mustaqbalka, maadaama inta badan ay cidhiidhi tahay. sirdoonka macmal waxaa lagu hirgelin doonaa qalabka geesaha ama qalabyada guntanka ah ee madaxa banaan.
Waxay ka dhigi doontaa codsiyada IoT kuwo gaar ah oo ammaan ah iyadoo ka faa'iidaysanaysa iyaga. Inkastoo TensorFlow Lite hadda waa qaabka barashada mashiinka kaliya ee loogu talagalay kontaroolayaasha yar yar iyo kombuyuutarada yar yar, qaababka kale ee la midka ah sida dareemayaasha iyo ARM's CMSIS-NN ayaa ku jira shaqada.
Halka TensorFlow Lite uu yahay mashruuc il furan oo socda kaas oo si heer sare ah ku bilowday Kooxda Google, wali waxay u baahan tahay taageerada bulshada si ay u gasho guud ahaan.
Ugu Dambeyn
TinyML waa hab cusub oo isku dara nidaamyada ku dhex jira iyo barashada mashiinka. Maaddaama AI cidhiidhi ah uu ugu sarreeyo meelo badan oo toosan iyo goobo, tignoolajiyadu waxay u soo bixi kartaa sidii goob hoose oo caan ah oo ku saabsan barashada mashiinka iyo sirdoonka macmal.
Waxay siisaa xal caqabado badan oo waaxda IoT iyo xirfadlayaasha codsanaya barashada mashiinka qaybo badan oo gaar ah oo teknoolajiyada ah ay hadda wajahayaan.
Fikradda ka faa'iidaysiga barashada mashiinka at qalabka cidhifyada leh kombuyuutar yar raad-raaca iyo isticmaalka korantadu waxay awood u leedahay inay si weyn wax uga beddelaan sida nidaamyada ku-xidhan iyo robotics-ka loo dhisay.
Leave a Reply