Mefuta ea ho Ithuta ka Mechini e hohle hona joale. Motšehare, mohlomong u sebelisa mefuta ena haholo ho feta kamoo u nahanang. Mehlala ea ho ithuta ka mochini e sebelisoa mesebetsing e tloaelehileng joalo ka ho bala litaba tsa sechaba, ho nka lifoto le ho lekola boemo ba leholimo.
Algorithm ea ho ithuta ka mochini e kanna ea u khothalelitse blog ena. Kaofela re utloile hore na ho nka nako joang ho koetlisa mefuta ena. Kaofela re utloile hore ho koetlisa mehlala ena ho ja nako.
Leha ho le joalo, ho etsa boikaketsi ka mefuta ena hangata ho bitsa chelete e ngata.
Re hloka litsamaiso tsa likhomphutha tse potlakileng ho lekana ho sebetsana le sekhahla seo re sebelisang lits'ebeletso tsa ho ithuta tsa mochini ka sona. Ka lebaka leo, boholo ba mefuta ena e tsamaisoa litsing tse kholo tsa data tse nang le lihlopha tsa CPU le GPU (esita le li-TPU maemong a mang).
Ha u nka setšoantšo, u batla ho ithuta mochine ho e ntlafatsa hanghang. Ha u batle ho emela hore setšoantšo se fetisetsoe setsing sa data, se sebetsoe, 'me se khutlisetsoe ho uena. Tabeng ena, mohlala oa ho ithuta mochine o lokela ho etsoa sebakeng sa heno.
Ha u re "Hey Siri" kapa "OK, Google," u batla hore lisebelisoa tsa hau li arabe hang-hang. E emetse hore lentsoe la hau le fetisetsoe lik'homphieutheng, moo le tla hlahlojoa le ho fumanoa lintlha.
Sena se nka nako mme se na le phello e mpe ho boiphihlelo ba mosebelisi. Tabeng ena, o batla hore mohlala oa ho ithuta oa mochine o sebetse le sebakeng sa heno. Mona ke moo TinyML e kenang teng.
Ka poso ena, re tla sheba TinyML, hore na e sebetsa joang, ts'ebeliso ea eona, mokhoa oa ho qala ka eona, le tse ling tse ngata.
ke eng TinyML?
TinyML ke taeo e tsoetseng pele e sebelisang bokhoni ba phetoho ea ho ithuta ka mochini ts'ebetsong le meeling ea matla ea lisebelisoa tse nyane le lisebelisoa tse kentsoeng.
Ho tsamaisoa ka katleho indastering ena ho hloka kutloisiso e felletseng ea lits'ebetso, li-algorithms, hardware le software. Ke mofuta oa ho ithuta ka mochini o sebelisang mefuta e tebileng ea ho ithuta le ho ithuta ka mochini lits'ebetsong tse kentsoeng tse sebelisang li-microcontroller, li-processor tsa matshwao a dijithale, kapa li-processor tse ling tse ikhethang tsa matla a tlase.
Lisebelisoa tse kentsoeng tse kentsoeng ke TinyML li reretsoe ho tsamaisa algorithm ea ho ithuta mochini bakeng sa mosebetsi o itseng, hangata e le karolo ea sesebelisoa. computing edge.
Bakeng sa ho sebetsa libeke, likhoeli, kapa lilemo ntle le ho tjhaja kapa ho nkela betri sebaka, lisebelisoa tsena tse kentsoeng li tlameha ho sebelisa matla a ka tlase ho 1 mW.
Hona e sebetsa?
Moralo o le mong oa ho ithuta oa mochini o ka sebelisoang ka li-microcontroller le likhomphutha ke TensorFlow Lite. Ke lisebelisoa tse lumellang bahlahisi hore ba tsamaise mefuta ea bona ho lisebelisoa tsa mehala, tse kentsoeng, le tse haufi, tse lumellang ho ithuta ka mochini hang-hang.
Khokahano ea microcontroller e sebelisoa ho bokella lintlha ho tsoa ho li-sensor (joalo ka li-microphone, lik'hamera kapa li-sensor tse kentsoeng).
Pele e romelloa ho microcontroller, data e kenyelelitsoe mofuteng oa ho ithuta oa mochini o thehiloeng marung. Koetliso ea sehlopha ka mokhoa oa offline hangata e sebelisoa ho koetlisa mefuta ena. Lintlha tsa sensor tse tla sebelisoa bakeng sa ho ithuta le ho nahana e se e khethiloe bakeng sa ts'ebeliso e khethehileng.
Haeba mohlala o ntse o koetlisetsoa ho lemoha lentsoe la ho tsoha, mohlala, o se o ntse o hlophisitsoe ho sebetsana le molumo o tsoelang pele oa molumo o tsoang ho microphone.
Ntho e 'ngoe le e' ngoe e se e ntse e etsoa ka thuso ea sethala sa maru se kang Google Colab tabeng ea TensorFlow Lite, ho kenyelletsa khetho ea dataset, normalization, underfitting or overfitting of the model, regularization, data augmentation, koetliso, netefatso, le teko.
Mohlala o koetlisitsoeng ka botlalo o qetella o fetotsoe ebe o fetisetsoa ho microcontroller, microcomputer, kapa processor ea matšoao a dijithale ka mor'a koetliso ea batch e sa sebetseng. Mohlala ha o na koetliso e eketsehileng ka mor'a ho isoa mochine o kentsoeng. Sebakeng seo, e sebelisa feela data ea nako ea nnete ho tsoa ho li-sensor kapa lisebelisoa tsa ho kenya ho sebelisa mohlala.
Ka lebaka leo, mofuta oa ho ithuta oa mochini oa TinyML o tlameha ho tšoarella ka mokhoa o ikhethang 'me o khone ho koetlisoa hape ka mor'a lilemo kapa o se ke oa koetlisoa hape. Mefuta eohle e ka bang teng ea ho se sebetse hantle le ho fetella ho feta tekano e tlameha ho batlisisoa e le hore mohlala o lule o sebetsa ka nako e telele, ka ho sa feleng.
Empa Hobaneng u sebelisa TinyML?
TinyML e qalile e le boiteko ba ho felisa kapa ho fokotsa ts'epo ea IoT ho lits'ebeletso tsa maru bakeng sa maemo a manyane. ho ithuta mochine ts'ebetso. Sena se ile sa etsa hore ho be le tlhokahalo ea ho sebelisa mefuta ea ho ithuta ea mochini ho lisebelisoa tse haufi ka botsona. E fana ka melemo e latelang e meholo:
- Matla a tlase tshebediso ya: Sesebelisoa sa TinyML se lokela ho sebelisa matla a ka tlase ho milliWatt e le 'ngoe. Ka tšebeliso e joalo ea matla a tlaase, sesebelisoa se ka 'na sa tsoela pele ho fumana liqeto ho tloha ho data ea sensor ka likhoeli kapa lilemo, esita le haeba se tsamaisoa ke betri ea tšepe.
- Theko e tlaase: E etselitsoe ho sebetsa ho li-microcontrollers tsa 32-bit kapa DSPs tsa theko e tlase. Li-microcontroller tsena hangata ke lisente tse 'maloa e' ngoe le e 'ngoe, 'me kakaretso ea sistimi e kentsoeng ka tsona e ka tlase ho $50. Ona ke khetho e theko e tlase haholo bakeng sa ho tsamaisa mananeo a manyane a ho ithuta ka mochini ka bongata bo boholo, 'me e molemo haholo lits'ebetsong tsa IoT moo ho ithuta ka mochini ho tlamehang ho sebelisoa.
- Ho lieha ho Tlase: Lisebelisoa tsa eona li na le latency e tlase kaha ha li hloke ho tsamaisa kapa ho fapanyetsana data ka marang-rang. Lintlha tsohle tsa sensor li rekotoa sebakeng sa heno, 'me liqeto li etsoa ho sebelisoa mohlala o seng o koetlisitsoe. Liphetho tsa maikutlo li ka romelloa ho seva kapa leru bakeng sa ho rengoa ha lifate kapa ts'ebetso e eketsehileng, leha sena se sa hlokahale hore sesebelisoa se sebetse. Sena se fokotsa latency ea marang-rang mme se felisa tlhoko ea hore ts'ebetso ea ho ithuta ka mochini e etsoe ka leru kapa seva.
- Privacy: Ke ntho e tšoenyang haholo marang-rang le marang-rang a lintho. Mosebetsi oa ho ithuta ka mochini lits'ebetsong tsa TinyML o etsoa sebakeng sa heno, ntle le ho boloka kapa ho romella lintlha tsa sensor/mosebelisi ho seva/leru. Ka lebaka leo, leha e ntse e hokahane le marang-rang, lits'ebetso tsena li bolokehile hore li ka sebelisoa ebile ha li na kotsi ea lekunutu.
dikopo
- Temo - Neng lihoai li nka foto ea semela, ts'ebeliso ea TensorFlow Lite e lemoha mafu ho eona. E sebetsa sesebelisoa sefe kapa sefe mme ha e hloke khokahano ea inthanete. Mokhoa ona o sireletsa litabatabelo tsa temo hape ke tlhokahalo ea bohlokoa ho lihoai tsa mahaeng.
- Tlhokomelo ea Mechini - TinyML, ha e sebelisoa lisebelisoa tse nang le matla a tlase, e ka lula e tseba liphoso mochining. E kenyelletsa tlhokomelo e ipapisitseng le ponelopele. Litšebeletso tsa Ping, tse qalang Australia, li hlahisitse sesebelisoa sa IoT se hlokomelang li-turbine tsa moea ka ho ikamahanya le kantle ho turbine. E tsebisa ba boholong neng le neng ha e lemoha bothata leha e le bofe bo ka bang teng kapa ho se sebetse hantle.
- Lipetlele - The Solar Scare ke morero. Monoang o sebelisa TinyML ho emisa ho ata ha mafu a kang dengue le malaria. E tsamaisoa ke matla a letsatsi 'me e lemoha maemo a ho ikatisa ha menoang pele e bontša metsi ho thibela ho ikatisa ha menoang.
- Tekolo ea Sephethephethe - Ka re sebelisa TinyML ho lisensara tse bokellang data ea nako ea sebele ea sephethephethe, re ka li sebelisa ho tsamaisa sephethephethe hantle le ho fokotsa nako ea ho arabela likoloing tsa tšohanyetso. Ho etsa mohlala, Swim.AI, e sebelisa thekenoloji ena mabapi le ho hasanya data ho eketsa polokeho ea bapalami ha e ntse e fokotsa tšubuhlellano le mesi ka tsela e bohlale.
- molao: TinyML e ka sebelisoa ho molao ho supa liketso tse seng molaong joalo ka merusu le bosholu ka ho sebelisa mochini oa ho ithuta le ho lemoha boitšisinyo. Lenaneo le tšoanang le lona le ka sebelisoa ho boloka li-ATM tsa banka. Ka ho shebella boitšoaro ba mosebedisi, mohlala oa TinyML o ka bolela esale pele hore na mosebelisi ke moreki oa 'nete ea qetang khoebo kapa motho ea kenang sekolo a leka ho senya kapa ho senya ATM.
U ka qala joang ka TinyML?
Ho qala ka TinyML ho TensorFlow Lite, o tla hloka boto e tsamaisanang le microcontroller. TensorFlow Lite bakeng sa Microcontrollers e ts'ehetsa li-microcontroller tse thathamisitsoeng ka tlase.
- Wio Terminal: ATSAMD51
- Himax WE-I Plus EVB Endpoint AI Development Board
- Setšoantšo sa STM32F746
- Adafruit EdgeBadge
- Synopsys DesignWare ARC EM Software Development Platform
- Sony Express
- Arduino Nano 33 BLE Sense
- SparkFun Edge
- Adafruit TensorFlow Lite bakeng sa Microcontrollers Kit
- Adafruit Circuit Playground Bluefruit
- Espressif ESP32-DevKitC
- Espressif ESP-EYE
Tsena ke li-microcontroller tsa 32-bit tse nang le memori e lekaneng ea flash, RAM, le maqhubu a oache ho sebelisa mohlala oa ho ithuta oa mochini. Liboto li boetse li na le li-sensor tse ngata tse ka har'a board tse khonang ho tsamaisa lenaneo lefe kapa lefe le kentsoeng le ho sebelisa mefuta ea ho ithuta ea mochini ts'ebelisong e lebisitsoeng. Ho aha mohlala oa ho ithuta ka mochini, o tla hloka laptop kapa khomphuta ho phaella sethaleng sa hardware.
Sethala se seng le se seng sa lisebelisoa se na le lisebelisoa tsa sona tsa ho etsa mananeo bakeng sa ho aha, ho koetlisa le ho tsamaisa mekhoa ea ho ithuta ea mochini, e sebelisang sephutheloana sa TensorFlow Lite bakeng sa Microcontrollers. TensorFlow Lite e lokolohile ho sebelisoa le ho e fetola hobane ho joalo Mohloli o bulehileng.
Ho qala ka TinyML le TensorFlow Lite, sohle seo u se hlokang ke se seng sa li-platform tsa hardware tse boletsoeng ka holimo, k'homphieutha / laptop, thapo ea USB, converter ea USB-to-Serial - le takatso ea ho itloaetsa ho ithuta ka mochine ka lisebelisoa tse kentsoeng. .
diphepetso tse
Leha tsoelo-pele ea TinyML e hlahisitse litholoana tse ngata tse ntle, indasteri ea ho ithuta ka mochini e ntse e tobana le litšitiso tse ngata.
- Phapano ea software - Ho khouta ka letsoho, tlhahiso ea khoutu, le bafetoleli ba ML kaofela ke likhetho tsa ho kenya mefuta ho lisebelisoa tsa TinyML, 'me e' ngoe le e 'ngoe e nka nako le boiteko bo fapaneng. Ka lebaka la sena, ho ka hlaha lits'ebetso tse fapaneng.
- Phapang ea Hardware - Ho na le ho na le likhetho tse 'maloa tsa hardware tse fumanehang. Li-platform tsa TinyML e ka ba eng kapa eng ho tloha ho li-microcontrollers tsa sepheo se akaretsang ho isa ho li-processor tsa neural tsa morao-rao. Sena se baka mathata ka phetisetso ea mehlala ho meaho e fapaneng.
- Ho rarolla mathata / ho lokisa - Neng mohlala oa ML ha o sebetse hantle marung, ho bonolo ho sheba data le ho fumana hore na ho etsahalang. Ha mohlala o hasana ho lisebelisoa tse likete tsa TinyML, ho se na data e khutlelang marung, ho thatafalloa ho lokisa bothata 'me ho ka hloka mokhoa o fapaneng.
- Litšitiso tsa memori - Setso sethala, joalo ka li-smartphones le lilaptop, li hloka li-gigabyte tsa RAM, athe lisebelisoa tsa TinyML li sebelisa li-kilobytes kapa megabyte. Ka lebaka leo, boholo ba mohlala o ka sebelisoang o lekanyelitsoe.
- Koetliso ea mohlala - Leha ho le joalo ho na le melemo e mengata ea ho sebelisa mefuta ea ML ho lisebelisoa tsa TinyML, bongata ba mefuta ea ML e ntse e koetlisetsoa marung ho pheta-pheta le ho tsoela pele ho ntlafatsa ho nepahala ha mohlala.
nakong e tlang
TinyML, e nang le maoto a manyane, tšebeliso e tlase ea betri, le ho haella kapa ho its'etleha ka mokhoa o fokolang ho khokahanyo ea Marang-rang, e na le menyetla e mengata nakong e tlang, kaha bohlale ba maiketsetso e tla kengoa ts'ebetsong lisebelisoa tse haufi kapa lisebelisoa tse ikemetseng tse kentsoeng.
E tla etsa hore lits'ebetso tsa IoT li be lekunutu le ho sireletseha ka ho li sebelisa. Leha ho le joalo TensorFlow Lite hajoale ke eona feela moralo oa ho ithuta oa mochini bakeng sa li-microcontroller le li-microcomputer, meralo e meng e ka bapisoang joalo ka sensor le CMSIS-NN ea ARM e ntse e sebetsa.
Leha TensorFlow Lite e le projeke e bulehileng e ntseng e tsoela pele e qalileng hantle ka Sehlopha sa Google, e ntse e hloka tšehetso ea sechaba hore e kenelle sechabeng.
fihlela qeto e
TinyML ke mokhoa o mocha o kopanyang litsamaiso tse kentsoeng le ho ithuta ka mochini. Ha AI e moqotetsane e phahama libakeng tse ngata tse theohileng le libakeng tse ngata, thekenoloji e ka hlaha e le karoloana e hlahelletseng thutong ea mochini le bohlale ba maiketsetso.
E fana ka tharollo ea liqholotso tse ngata tseo lekala la IoT le litsebi tse sebelisang ho ithuta ka mochini mekhoeng e mengata e ikhethileng ea domain eo hona joale li tobaneng le tsona.
Mohopolo oa ho sebelisa ho ithuta ka mochini ho lisebelisoa tsa mabenyane tse nang le komporo e nyane footprint le tšebeliso ea matla e na le monyetla oa ho fetola haholo kamoo litsamaiso tse kentsoeng le liroboto li hahoang.
Leave a Reply