Моделҳои омӯзиши мошинсозӣ ҳоло дар ҳама ҷо ҳастанд. Дар давоми рӯз, шумо эҳтимол ин моделҳоро бештар аз он ки дарк мекунед, истифода мебаред. Моделҳои омӯзиши мошинсозӣ дар вазифаҳои умумӣ ба монанди дидани васоити ахбори иҷтимоӣ, аксбардорӣ ва тафтиши обу ҳаво истифода мешаванд.
Шояд алгоритми омӯзиши мошинсозӣ ин блогро ба шумо тавсия дода бошад. Мо ҳама шунидаем, ки омӯзиши ин моделҳо чӣ қадар вақтро мегирад. Мо ҳама шунидем, ки омӯзиши ин моделҳо вақтро мегирад.
Аммо, баровардани хулосабарорӣ дар ин моделҳо аксар вақт аз ҷиҳати ҳисоббарорӣ гарон аст.
Мо ба системаҳои компютерӣ ниёз дорем, ки барои идора кардани суръате, ки мо хидматҳои омӯзиши мошинро истифода мебарем, суръати кофӣ дошта бошанд. Дар натиҷа, аксарияти ин моделҳо дар марказҳои бузурги додаҳо бо кластерҳои CPU ва GPU кор мекунанд (ҳатто TPU дар баъзе ҳолатҳо).
Вақте ки шумо акс мегиред, шумо мехоҳед омӯзиши машқҳо ки онро фавран такмил диханд. Шумо намехоҳед интизор шавед, ки тасвир ба маркази маълумот интиқол дода, коркард ва ба шумо баргардонида шавад. Дар ин ҳолат, модели омӯзиши мошинсозӣ бояд ба таври маҳаллӣ иҷро карда шавад.
Вақте ки шумо "Ҳей Сири" ё "Хуб, Google" мегӯед, шумо мехоҳед, ки гаҷетҳои шумо фавран посух диҳанд. Интизор меравад, ки овози шумо ба компютерҳо интиқол дода шавад, ки дар он ҷо арзёбӣ ва маълумот гирифта мешавад.
Ин вақт мегирад ва ба таҷрибаи корбар таъсири бад мерасонад. Дар ин ҳолат, шумо мехоҳед, ки модели омӯзиши мошинсозӣ дар маҳаллӣ низ кор кунад. Дар ин ҷо TinyML ворид мешавад.
Дар ин паём, мо ба TinyML, чӣ гуна кор кардан, истифодаи он, чӣ гуна оғоз кардан бо он ва ғайраро дида мебароем.
кадом аст TinyML?
TinyML як фанни пешқадам аст, ки потенсиали инқилобии омӯзиши мошинро ба фаъолият ва маҳдудиятҳои қудрати дастгоҳҳои хурд ва системаҳои воридшуда татбиқ мекунад.
Ҷойгиркунии бомуваффақият дар ин соҳа фаҳмиши ҳамаҷонибаи барномаҳо, алгоритмҳо, сахтафзор ва нармафзорро талаб мекунад. Ин зержанри омӯзиши мошинист, ки моделҳои омӯзиши амиқ ва омӯзиши мошинро дар системаҳои дарунсохт истифода мебарад, ки микроконтроллерҳо, протсессори сигналҳои рақамӣ ё дигар протсессори махсуси ултра камқувватро истифода мебаранд.
Дастгоҳҳои дарунсохташудаи TinyML барои иҷро кардани алгоритми омӯзиши мошин барои кори мушаххас пешбинӣ шудаанд, ки маъмулан ҳамчун як қисми дастгоҳи канори компютер.
Барои он ки ҳафтаҳо, моҳҳо ва ҳатто солҳо бе пуркунии барқ ё иваз кардани батарея кор кунанд, ин системаҳои дарунсохт бояд камтар аз 1 мВт масрафи нерӯ дошта бошанд.
Чӣ тавр он кор мекунад?
Ягона чаҳорчӯбаи омӯзиши мошинсозӣ, ки метавонад бо микроконтроллерҳо ва компютерҳо истифода шавад TensorFlow Lite. Ин маҷмӯи абзорҳоест, ки ба таҳиягарон имкон медиҳанд моделҳои худро дар дастгоҳҳои мобилӣ, дарунсохташуда ва канорӣ идора кунанд, ки имкон медиҳад омӯзиши мошин дар парвоз.
Интерфейси микроконтроллер барои ҷамъоварии маълумот аз сенсорҳо (ба монанди микрофонҳо, камераҳо ё сенсорҳои дохилӣ) истифода мешавад.
Пеш аз фиристодан ба микроконтроллер, маълумот ба модели омӯзиши мошини абрӣ ворид карда мешавад. Омӯзиши дастаҷамъӣ дар реҷаи офлайнӣ одатан барои омӯзиши ин моделҳо истифода мешавад. Маълумоти сенсорӣ, ки барои истифода бурда мешавад омӯзиш ва хулосабарорӣ аллакай барои аризаи мушаххас муайян карда шудааст.
Агар модел барои муайян кардани калимаи бедор омӯзонида шавад, масалан, он аллакай барои коркарди ҷараёни садои пайваста аз микрофон танзим шудааст.
Ҳама чиз аллакай бо ёрии платформаи абрӣ ба монанди Google Colab дар мавриди TensorFlow Lite анҷом дода шудааст, аз ҷумла интихоби маҷмӯи маълумот, ба эътидол овардан, мувофиқат кардан ё аз ҳад зиёд мувофиқ кардани модел, танзим, афзоиш додани маълумот, омӯзиш, тасдиқ ва санҷиш.
Модели пурра омӯзонидашуда дар ниҳоят табдил дода мешавад ва ба микроконтроллер, микрокомпьютер ё протсессори сигнали рақамӣ пас аз омӯзиши офлайнӣ интиқол дода мешавад. Модел пас аз интиқол ба дастгоҳи дарунсохт ягон омӯзиши иловагӣ надорад. Ба ҷои ин, он танҳо маълумотро дар вақти воқеӣ аз сенсорҳо ё дастгоҳҳои воридотӣ барои татбиқи модел истифода мебарад.
Дар натиҷа, модели омӯзиши мошини TinyML бояд бениҳоят устувор бошад ва қодир бошад, ки пас аз солҳо дубора омӯхт ё ҳеҷ гоҳ аз нав омӯхта нашавад. Ҳама моделҳои эҳтимолии номувофиқ ва аз ҳад зиёд мувофиқ бояд тафтиш карда шаванд, то модел барои муддати тӯлонӣ, ба таври идеалӣ номуайян боқӣ монад.
Аммо чаро TinyML-ро истифода баред?
TinyML ҳамчун кӯшиш барои аз байн бурдан ё кам кардани эътимоди IoT ба хидматҳои абрӣ барои миқёси хурд оғоз шуд омӯзиши машқҳо амалиёт. Ин истифодаи моделҳои омӯзиши мошинро дар худи дастгоҳҳои канорӣ тақозо мекард. Он манфиатҳои асосии зеринро таъмин мекунад:
- Қувваи кам Истеъмол: Замимаи TinyML бояд беҳтараш камтар аз 1 милливатт нерӯи барқро истифода барад. Бо чунин масрафи қувваи кам, дастгоҳ метавонад дар тӯли моҳҳо ё солҳо аз маълумоти сенсорӣ хулоса барорад, ҳатто агар аз батареяи танга истифода шавад.
- Арзиши камтар: Он барои кор кардан дар микроконтроллерҳои 32-битии арзон ё DSP тарҳрезӣ шудааст. Ин микроконтроллерҳо маъмулан ҳар кадоме аз чанд сент мебошанд ва системаи дохилии бо онҳо таҳияшуда камтар аз $50 аст. Ин як варианти хеле камхарҷ барои иҷро кардани барномаҳои хурди омӯзиши мошинсозӣ дар миқёси калон аст ва он махсусан дар барномаҳои IoT, ки омӯзиши мошинсозӣ бояд татбиқ карда шавад, муфид аст.
- Нигоҳдории паст: Замимаҳои он муҳлати кам доранд, зеро онҳо ба интиқол ё табодули маълумот тавассути шабака эҳтиёҷ надоранд. Ҳама маълумоти сенсорӣ ба таври маҳаллӣ сабт карда мешаванд ва бо истифода аз моделе, ки аллакай омӯзонида шудааст, хулосаҳо бароварда мешаванд. Натиҷаҳои хулосаҳо метавонанд барои сабт ё коркарди иловагӣ ба сервер ё абр фиристода шаванд, гарчанде ки ин барои кори дастгоҳ муҳим нест. Ин таъхири шабакаро кам мекунад ва эҳтиёҷоти амалиёти омӯзиши мошинро дар абр ё сервер иҷро намекунад.
- махфӣ: Ин як ташвиши асосӣ дар интернет ва бо интернети ашё аст. Кори омӯзиши мошинсозӣ дар барномаҳои TinyML ба таври маҳаллӣ бидуни нигоҳдорӣ ё ирсоли маълумоти сенсор/корбар ба сервер/абр анҷом дода мешавад. Дар натиҷа, ҳатто ҳангоми пайваст шудан ба шабака, ин барномаҳо барои истифода бехатаранд ва ҳеҷ гуна хатари махфият надоранд.
Барномаҳо
- Хочагии кишлок — Кай фермерон акси растаниро мегиранд, барномаи TensorFlow Lite бемориҳоро дар он муайян мекунад. Он дар ҳама гуна дастгоҳ кор мекунад ва пайвасти интернетро талаб намекунад. Тартиб манфиатҳои кишоварзиро ҳимоя мекунад ва барои деҳқонони деҳот зарурати муҳим аст.
- Таъмини механика - TinyML, вақте ки дар дастгоҳҳои камқувват истифода мешавад, метавонад доимо камбудиҳои мошинро муайян кунад. Он нигоҳдории пешгӯиро дар бар мегирад. Ping Services, як стартапи австралиягӣ як гаҷети IoT-ро муаррифӣ кард, ки турбинаҳои шамолиро тавассути пайваст шудан ба беруни турбина назорат мекунад. Он ҳар вақте ки ягон мушкилот ё носозиҳои имконпазирро ошкор мекунад, мақомотро огоҳ мекунад.
- Беморхонаҳо - The Solar Scare як лоиҳа аст. Хомушакҳо TinyML-ро барои боздоштани паҳншавии бемориҳо ба монанди денге ва вараҷа истифода мебаранд. Он аз энергияи офтобӣ кор мекунад ва пеш аз додани сигнал ба об барои пешгирии парвариши магасҳо шароити парвариши магасҳоро муайян мекунад.
- Назорати ҳаракати нақлиёт - аз ҷониби бо истифода аз TinyML ба сенсорҳое, ки маълумоти воқеии трафик ҷамъ мекунанд, мо метавонем онҳоро барои беҳтар мустақиман ҳаракати нақлиёт ва кам кардани вақти вокуниш ба мошинҳои ҳолати фавқулодда истифода барем. Масалан, Swim.AI ин технологияро дар ҷараёни интиқоли додаҳо барои баланд бардоштани бехатарии мусофирон ва инчунин коҳиш додани сарборӣ ва партовҳо тавассути масири оқил истифода мебарад.
- Қонун: TinyML-ро дар мақомоти ҳифзи ҳуқуқ барои муайян кардани амалҳои ғайриқонунӣ, аз қабили ошӯб ва дуздӣ бо истифода аз омӯзиши мошинсозӣ ва шинохти имову ишора истифода бурдан мумкин аст. Барномаи шабеҳро барои ҳифзи банкоматҳои бонкӣ низ истифода бурдан мумкин аст. Бо дидани рафтори корбар, модели TinyML метавонад пешгӯӣ кунад, ки оё корбар истеъмолкунандаи воқеӣ аст, ки транзаксияро анҷом медиҳад ё вайронкоре, ки кӯшиши шикастан ё нобуд кардани банкоматро дорад.
Чӣ тавр бо TinyML оғоз кардан мумкин аст?
Барои оғози кор бо TinyML дар TensorFlow Lite, ба шумо тахтаи микроконтроллерҳои мувофиқ лозим аст. TensorFlow Lite барои микроконтроллерҳо микроконтроллерҳои дар поён номбаршударо дастгирӣ мекунад.
- Терминали Wio: ATSAMD51
- Himax WE-I Plus EVB Endpoint Шӯрои рушди AI
- Маҷмӯи кашфи STM32F746
- Adafruit EdgeBadge
- Платформаи таҳияи нармафзори Synopsys DesignWare ARC EM
- Sony Express
- Arduino Nano 33 BLE Sense
- SparkFun Edge
- Adafruit TensorFlow Lite барои маҷмӯаи микроконтроллерҳо
- Adafruit Circuit Майдончаи Bluefruit
- Espressif ESP32-DevKitC
- Espressif ESP-EYE
Инҳо микроконтроллерҳои 32-бит мебошанд, ки барои иҷрои модели омӯзиши мошинҳо хотираи флешдор, RAM ва басомади соат доранд. Тахтаҳо инчунин як қатор сенсорҳои бортӣ доранд, ки метавонанд ҳама гуна барномаи дарунсохтро иҷро кунанд ва моделҳои омӯзиши мошинро ба барномаи мақсаднок татбиқ кунанд. Ба модели омӯзиши мошинсозӣ созед, ба шумо илова ба платформаи сахтафзор ноутбук ё компютер лозим аст.
Ҳар як платформаи сахтафзор асбобҳои барномасозии худро барои сохтан, омӯзиш ва интиқол додани моделҳои омӯзиши мошинҳо дорад, ки бастаи TensorFlow Lite барои Microcontrollers -ро истифода мебаранд. TensorFlow Lite барои истифода ва тағир додан ройгон аст, зеро он аст манбаи кушода.
Барои оғози кор бо TinyML ва TensorFlow Lite, танҳо ба шумо лозим аст, ки яке аз платформаҳои сахтафзори дар боло зикршуда, компютер/ноутбук, сими USB, табдилдиҳандаи USB-ба-Сирия - ва хоҳиши омӯзиши мошинсозӣ бо системаҳои дарунсохт .
мушкилоти
Ҳатто дар ҳоле ки пешрафти TinyML натиҷаҳои зиёди мусбӣ додааст, саноати омӯзиши мошинсозӣ то ҳол бо монеаҳои назаррас рӯбарӯ аст.
- Гуногунии нармафзор - Рамзгузории дастӣ, тавлиди код ва тарҷумонҳои ML ҳама имконот барои ҷойгиркунии моделҳо дар дастгоҳҳои TinyML мебошанд ва ҳар кадоми онҳо миқдори гуногуни вақт ва кӯшишро талаб мекунанд. Дар натичаи ин спектакльхои гуногун ба вучуд омада метавонанд.
- Гуногунии сахтафзор - Дар он ҷо якчанд вариантҳои сахтафзор мавҷуданд. Платформаҳои TinyML метавонанд аз микроконтроллерҳои таъиноти умумӣ то протсессорҳои муосири нейронӣ бошанд. Ин боиси мушкилоти ҷойгиркунии модел дар меъмории гуногун мегардад.
- Бартараф кардани мушкилот / ислоҳи мушкилот - Кай модели ML дар абр бад кор мекунад, ба маълумот нигоҳ кардан ва фаҳмидани он ки чӣ хато шудааст, осон аст. Вақте ки модел дар байни ҳазорон дастгоҳҳои TinyML паҳн мешавад, бидуни ҷараёни маълумот ба абр барнагардад, ислоҳи хатогиҳо душвор мешавад ва метавонад усули дигарро талаб кунад.
- Маҳдудиятҳои хотира – Анъанавӣ платформаҳо, ба монанди смартфонҳо ва ноутбукҳо, ба гигабайтҳои RAM ниёз доранд, дар ҳоле ки дастгоҳҳои TinyML килобайт ё мегабайтро истифода мебаранд. Дар натиҷа, андозаи моделе, ки метавонад ҷойгир карда шавад, маҳдуд аст.
- Омӯзиши намунавӣ - Ҳарчанд Ҷойгиркунии моделҳои ML дар дастгоҳҳои TinyML якчанд бартариҳо вуҷуд доранд, қисми зиёди моделҳои ML то ҳол дар абр барои такрор ва пайваста такмил додани дақиқии модел таълим дода мешаванд.
оянда
TinyML, бо майдони хурди худ, истеъмоли ками батарея ва надоштан ё маҳдуд будани эътимод ба пайвастшавӣ ба интернет, дар оянда дорои потенсиали азим аст, зеро аксарияти онҳо маҳдуданд. мағзи маслуӣ дар дастгоҳҳои канорӣ ё гаҷетҳои мустақили дохилӣ амалӣ карда мешавад.
Он замимаҳои IoT-ро тавассути истифодаи онҳо махфӣ ва бехатартар мекунад. Харчанд ТенорФлов Дар айни замон Lite чаҳорчӯбаи ягонаи омӯзиши мошинсозӣ барои микроконтроллерҳо ва микрокомпьютерҳо мебошад, чаҳорчӯбаҳои дигари муқоисашаванда ба монанди сенсор ва CMSIS-NN ARM дар кор ҳастанд.
Дар ҳоле, ки TensorFlow Lite як лоиҳаи кушодаасос аст, ки бо дастаи Google оғоз кардааст, барои ворид шудан ба ҷараёни асосӣ ба дастгирии ҷомеа ниёз дорад.
хулоса
TinyML як равиши навест, ки системаҳои дарунсохтро бо омӯзиши мошинсозӣ муттаҳид мекунад. Вақте ки AI танг дар бисёр амудӣ ва доменҳо ба авҷи аъло мерасад, технология метавонад ҳамчун зерсоҳаи барҷаста дар омӯзиши мошинсозӣ ва зеҳни сунъӣ пайдо шавад.
Он ҳалли мушкилоти сершумореро фароҳам меорад, ки бахши IoT ва мутахассисоне, ки омӯзиши мошинро дар бисёр фанҳои мушаххаси домен истифода мебаранд, ҳоло дучор меоянд.
Консепсияи истифодаи омӯзиши мошинсозӣ дар дастгоҳҳои канорӣ бо компютерҳои хурд изофа ва истеъмоли нерӯи барқ потенсиали ба таври назаррас тағир додани системаҳои дарунсохт ва робототехникаро дорад.
Дин ва мазҳаб