Atọka akoonu[Fipamọ][Ifihan]
Awọn awoṣe Ẹkọ ẹrọ wa ni gbogbo aaye ni bayi. Lakoko ọjọ, o ṣee ṣe lati lo awọn awoṣe wọnyi pupọ diẹ sii ju ti o mọ lọ. Awọn awoṣe ikẹkọ ẹrọ ni a lo ni awọn iṣẹ ṣiṣe ti o wọpọ gẹgẹbi lilọ kiri lori ayelujara awujọ, fọtoyiya, ati ṣayẹwo oju ojo.
Algorithm ti ẹkọ ẹrọ le ti ṣeduro bulọọgi yii si ọ. Gbogbo wa ti gbọ nipa bi o ṣe n gba akoko lati kọ awọn awoṣe wọnyi. Gbogbo wa ti gbọ pe ikẹkọ awọn awoṣe wọnyi n gba akoko.
Sibẹsibẹ, ṣiṣe itọkasi lori awọn awoṣe wọnyi jẹ iye owo iṣiro nigbagbogbo.
A nilo awọn ọna ṣiṣe kọnputa ti o yara to lati mu iwọn oṣuwọn ti a nlo awọn iṣẹ ikẹkọ ẹrọ. Bi abajade, pupọ julọ awọn awoṣe wọnyi ni ṣiṣe lori awọn ile-iṣẹ data nla pẹlu Sipiyu ati awọn iṣupọ GPU (paapaa awọn TPU ni awọn igba miiran).
Nigbati o ba ya aworan, o fẹ imudani ẹrọ lati lesekese mu o. O ko fẹ lati duro fun aworan lati gbe lọ si ile-iṣẹ data kan, ṣiṣẹ, ati pada si ọ. Ni ọran yii, awoṣe ikẹkọ ẹrọ yẹ ki o ṣiṣẹ ni agbegbe.
Nigbati o ba sọ “Hey Siri” tabi “DARA, Google,” o fẹ ki awọn irinṣẹ rẹ dahun lẹsẹkẹsẹ. Nduro fun ohun rẹ lati wa ni gbigbe si awọn kọmputa, ibi ti o ti yoo wa ni akojopo ati ki o gba data.
Eyi gba akoko ati pe o ni ipa buburu lori iriri olumulo. Ni ọran yii, o fẹ awoṣe ikẹkọ ẹrọ lati ṣiṣẹ ni agbegbe daradara. Eyi ni ibiti TinyML wa.
Ninu ifiweranṣẹ yii, a yoo wo sinu TinyML, bii o ṣe n ṣiṣẹ, awọn lilo rẹ, bii o ṣe le bẹrẹ pẹlu rẹ, ati pupọ diẹ sii.
ohun ti o jẹ TinyML?
TinyML jẹ ibawi gige-eti ti o kan agbara rogbodiyan ti ẹkọ ẹrọ si iṣẹ ṣiṣe ati awọn opin agbara ti awọn ẹrọ kekere ati awọn eto ifibọ.
Gbigbe aṣeyọri ni ile-iṣẹ yii nilo oye kikun ti awọn ohun elo, awọn algoridimu, ohun elo, ati sọfitiwia. O jẹ oriṣi ẹkọ ẹrọ ti o nlo ẹkọ ti o jinlẹ ati awọn awoṣe ikẹkọ ẹrọ ni awọn eto ifibọ ti o gba awọn oluṣakoso microcontroller, awọn olutọpa ifihan agbara oni nọmba, tabi awọn ilana amọja-agbara kekere-kekere miiran.
Awọn ẹrọ ifibọ TinyML jẹ ipinnu lati ṣiṣẹ algorithm ikẹkọ ẹrọ kan fun iṣẹ kan pato, ni igbagbogbo gẹgẹbi apakan ti ẹrọ naa. eti iširo.
Lati le ṣiṣẹ fun awọn ọsẹ, awọn oṣu, tabi paapaa awọn ọdun laisi gbigba agbara tabi rirọpo batiri, awọn eto ifibọ wọnyi gbọdọ ni agbara agbara ti o kere ju 1 mW.
Bawo ni o ṣiṣẹ?
Ilana ikẹkọ ẹrọ nikan ti o le ṣee lo pẹlu awọn oludari microcontrollers ati awọn kọnputa ni TensorFlow Lite. O jẹ ṣeto awọn irinṣẹ ti o jẹ ki awọn olupilẹṣẹ ṣiṣẹ awọn awoṣe wọn lori alagbeka, ifibọ, ati awọn ẹrọ eti, gbigba fun ikẹkọ ẹrọ lori fo.
Ni wiwo ti microcontroller jẹ lilo lati gba data lati awọn sensọ (bii awọn microphones, awọn kamẹra, tabi awọn sensọ ti a fi sinu).
Ṣaaju ki o to firanṣẹ si microcontroller, data naa ti dapọ si awoṣe ikẹkọ ẹrọ ti o da lori awọsanma. Ikẹkọ ipele ni ipo aisinipo jẹ iṣẹ ti o wọpọ lati kọ awọn awoṣe wọnyi. Awọn data sensọ ti yoo ṣee lo fun eko ati inference ti pinnu tẹlẹ fun ohun elo kan pato.
Ti awoṣe ba n ṣe ikẹkọ lati ṣawari ọrọ ji, fun apẹẹrẹ, o ti ṣeto tẹlẹ lati mu ṣiṣan ohun afetigbọ ti nlọ lọwọ lati inu gbohungbohun kan.
Ohun gbogbo ti ṣe tẹlẹ pẹlu iranlọwọ ti iru ẹrọ awọsanma bi Google Colab ninu ọran ti TensorFlow Lite, pẹlu yiyan dataset, isọdọtun, aibikita tabi apọju ti awoṣe, isọdọtun, imudara data, ikẹkọ, afọwọsi, ati idanwo.
Awoṣe ikẹkọ ni kikun ti yipada ati gbe lọ si microcontroller, microcomputer, tabi ero isise ifihan agbara oni-nọmba lẹhin ikẹkọ ipele offline. Awoṣe naa ko ni ikẹkọ afikun lẹhin gbigbe si ẹrọ ti a fi sii. Dipo, o lo data akoko gidi nikan lati awọn sensọ tabi awọn ẹrọ igbewọle lati lo awoṣe naa.
Bi abajade, awoṣe ikẹkọ ẹrọ TinyML gbọdọ jẹ ti o tọ ni iyasọtọ ati pe o lagbara lati tun ni ikẹkọ lẹhin awọn ọdun tabi ko tun ṣe atunṣe rara. Gbogbo awoṣe ti o pọju ti o ni ibamu ati fifi sori ẹrọ gbọdọ wa ni iwadii ki awoṣe naa wa ni ibamu fun akoko gigun, ni pipe titilai.
Ṣugbọn kilode ti o lo TinyML?
TinyML bẹrẹ bi igbiyanju lati yọkuro tabi dinku igbẹkẹle IoT lori awọn iṣẹ awọsanma fun iwọn kekere ipilẹ. imudani ẹrọ awọn iṣẹ ṣiṣe. Eyi ṣe dandan lilo awọn awoṣe ikẹkọ ẹrọ lori awọn ẹrọ eti funrararẹ. O pese awọn anfani pataki wọnyi:
- Agbara-kekere agbaraOhun elo TinyML yẹ ki o dara julọ lo kere ju 1 milliWatt agbara. Pẹlu iru agbara agbara kekere bẹ, ẹrọ kan le tẹsiwaju lati ṣe awọn ipinnu lati inu data sensọ fun awọn oṣu tabi awọn ọdun, paapaa ti o ba ni agbara nipasẹ batiri owo kan.
- Iye owo kekere: O ti ṣe apẹrẹ lati ṣiṣẹ lori kekere-iye owo 32-bit microcontrollers tabi DSPs. Awọn oluṣakoso microcontroller wọnyi jẹ deede awọn senti diẹ kọọkan, ati pe eto ifisinu lapapọ ti o dagbasoke pẹlu wọn ko kere ju $50. Eyi jẹ aṣayan ti o munadoko pupọ fun ṣiṣe awọn eto ikẹkọ ẹrọ kekere lori iwọn nla, ati pe o jẹ anfani ni pataki ni awọn ohun elo IoT nibiti ikẹkọ ẹrọ gbọdọ lo.
- Latency kekere: Awọn ohun elo rẹ ni lairi kekere nitori wọn ko nilo lati gbe tabi paarọ data lori nẹtiwọọki naa. Gbogbo data sensọ ti wa ni igbasilẹ ni agbegbe, ati awọn ipinnu ti wa ni kale nipa lilo awoṣe ti o ti ni ikẹkọ tẹlẹ. Awọn abajade awọn itọkasi le jẹ fifiranṣẹ si olupin tabi awọsanma fun gedu tabi sisẹ afikun, botilẹjẹpe eyi ko ṣe pataki fun ẹrọ lati ṣiṣẹ. Eyi dinku aipe nẹtiwọọki ati imukuro iwulo fun awọn iṣẹ ikẹkọ ẹrọ lati ṣee ṣe lori awọsanma tabi olupin.
- Ìpamọ: O jẹ ibakcdun pataki lori intanẹẹti ati pẹlu intanẹẹti ti awọn nkan. Iṣẹ ikẹkọ ẹrọ ni awọn ohun elo TinyML ni a ṣe ni agbegbe, laisi fifipamọ tabi fifiranṣẹ sensọ/data olumulo si olupin/awọsanma. Bi abajade, paapaa lakoko ti o sopọ mọ nẹtiwọọki kan, awọn ohun elo wọnyi jẹ ailewu lati lo ati pe ko ṣe awọn eewu ikọkọ.
ohun elo
- Ogbin – Nigbawo Awọn agbe ya fọto ti ọgbin kan, Ohun elo TensorFlow Lite ṣe awari awọn aisan ninu rẹ. O ṣiṣẹ lori eyikeyi ẹrọ ati pe ko nilo asopọ intanẹẹti kan. Ilana naa ṣe aabo awọn iwulo ogbin ati pe o jẹ iwulo pataki fun awọn agbe igberiko.
- Mechanics Itọju - TinyML, nigba lilo lori awọn ẹrọ ti o ni agbara kekere, le ṣe idanimọ awọn abawọn nigbagbogbo ninu ẹrọ kan. O kan itọju ti o da lori asọtẹlẹ. Awọn iṣẹ Ping, ibẹrẹ ilu Ọstrelia kan, ti ṣafihan ohun elo IoT kan ti o ṣe abojuto awọn turbines afẹfẹ nipa so ararẹ si ita turbine naa. O leti awọn alaṣẹ nigbakugba ti o ṣe awari iṣoro eyikeyi ti o ṣeeṣe tabi aiṣedeede.
- Awọn ile iwosan - Awọn Solar Scare jẹ iṣẹ akanṣe kan. Ẹfọn lo TinyML lati dẹkun itankale awọn aisan bii dengue ati iba. O ni agbara nipasẹ agbara oorun ati ṣawari awọn ipo ibisi ẹfọn ṣaaju ki o to ṣe ifihan omi lati ṣe idiwọ ibisi ẹfọn.
- Traffic Kakiri – Nipa lilo TinyML si awọn sensosi ti o gba data ijabọ akoko gidi, a le lo wọn lati dara si awọn ijabọ taara ati ge awọn akoko idahun fun awọn ọkọ pajawiri. Swim.AI, fun apẹẹrẹ, nlo imọ-ẹrọ yii lori data ṣiṣanwọle lati mu ailewu ero-ọkọ pọ si lakoko ti o tun dinku idinku ati awọn itujade nipasẹ ipa-ọna ọlọgbọn.
- ofinTinyML le ṣee lo ni agbofinro lati ṣe idanimọ awọn iṣe arufin gẹgẹbi rudurudu ati ole jija nipa lilo ẹkọ ẹrọ ati idanimọ idari. Eto ti o jọra le tun ṣee lo lati ni aabo awọn ATM ti banki. Nipa wiwo ihuwasi olumulo, awoṣe TinyML kan le ṣe asọtẹlẹ boya olumulo jẹ alabara gidi kan ti o pari idunadura kan tabi onija ti ngbiyanju lati gige tabi pa ATM naa jẹ.
Bawo ni lati bẹrẹ pẹlu TinyML?
Lati bẹrẹ pẹlu TinyML ni TensorFlow Lite, iwọ yoo nilo igbimọ microcontroller ibaramu. TensorFlow Lite fun Microcontrollers ṣe atilẹyin microcontrollers ti a ṣe akojọ si isalẹ.
- Wio ebute: ATSAMD51
- Himax WE-I Plus EVB Endpoint AI Development Board
- STM32F746 Awari ohun elo
- Adafruit EdgeBadge
- Synopsys DesignWare ARC EM Software Development Platform
- Sony Express
- Arduino Nano 33 BLE Ayé
- SparkFun eti
- Adafruit TensorFlow Lite fun Apo Microcontrollers
- Adafruit Circuit ibi isereile Bluefruit
- Espressif ESP32-DevKitC
- Espressif ESP-EYE
Iwọnyi jẹ awọn oludari microcontroller 32-bit ti o ni iranti filasi to, Ramu, ati igbohunsafẹfẹ aago lati ṣiṣẹ awoṣe ikẹkọ ẹrọ kan. Awọn igbimọ naa tun ni nọmba awọn sensọ inu inu ti o lagbara lati ṣiṣẹ eyikeyi eto ifibọ ati lilo awọn awoṣe ikẹkọ ẹrọ si ohun elo ti a fojusi. Si kọ awoṣe ẹkọ ẹrọ, iwọ yoo nilo kọǹpútà alágbèéká kan tabi kọnputa ni afikun si iru ẹrọ ohun elo kan.
Syeed ohun elo kọọkan ni awọn irinṣẹ siseto tirẹ fun kikọ, ikẹkọ, ati awọn awoṣe ikẹkọ ẹrọ gbigbe, eyiti o lo TensorFlow Lite fun package Microcontrollers. TensorFlow Lite jẹ ọfẹ lati lo ati yipada nitori pe o jẹ orisun orisun.
Lati bẹrẹ pẹlu TinyML ati TensorFlow Lite, gbogbo ohun ti o nilo ni ọkan ninu awọn iru ẹrọ ohun elo ifibọ ti a mẹnuba loke, kọnputa / kọǹpútà alágbèéká kan, okun USB kan, oluyipada USB-to-Serial - ati ifẹ lati ṣe adaṣe ikẹkọ ẹrọ pẹlu awọn eto ifibọ .
italaya
Paapaa lakoko ti ilọsiwaju TinyML ti mu ọpọlọpọ awọn abajade rere jade, ile-iṣẹ ikẹkọ ẹrọ tun dojukọ awọn idiwọ nla.
- Software oniruuru – Ọwọ ifaminsi, iran koodu, ati awọn onitumọ ML jẹ gbogbo awọn aṣayan fun sisọ awọn awoṣe lori awọn ẹrọ TinyML, ati ọkọọkan gba iye akoko ati ipa ti o yatọ. Awọn iṣẹ ṣiṣe oriṣiriṣi le dide bi abajade eyi.
- Hardware oniruuru – Nibẹ Awọn aṣayan hardware pupọ wa. Awọn iru ẹrọ TinyML le jẹ ohunkohun lati awọn microcontrollers gbogboogbo-idi si awọn olutọsọna nkankikan eti-eti. Eyi fa awọn ọran pẹlu imuṣiṣẹ awoṣe kọja awọn ile-iṣọ oriṣiriṣi.
- Laasigbotitusita / n ṣatunṣe aṣiṣe – Nigbawo Awoṣe ML ko dara lori awọsanma, o rọrun lati wo data naa ki o wa ohun ti n ṣẹlẹ. Nigbati awoṣe ba tan kaakiri ẹgbẹẹgbẹrun awọn ẹrọ TinyML, laisi ṣiṣan data ti n pada si awọsanma, n ṣatunṣe aṣiṣe yoo nira ati pe o le nilo ọna ti o yatọ.
- Awọn ihamọ iranti - Ibile awọn iru ẹrọ, gẹgẹbi awọn fonutologbolori ati awọn kọnputa agbeka, nilo gigabytes ti Ramu, lakoko ti awọn ẹrọ TinyML lo kilobytes tabi megabyte. Bi abajade, iwọn ti awoṣe ti o le fi ranṣẹ jẹ opin.
- Ikẹkọ awoṣe - Biotilejepe Awọn anfani pupọ lo wa si gbigbe awọn awoṣe ML sori awọn ẹrọ TinyML, pupọ julọ awọn awoṣe ML tun jẹ ikẹkọ lori awọsanma lati ṣe iwọntunwọnsi ati ilọsiwaju deede deede awoṣe.
Future
TinyML, pẹlu ifẹsẹtẹ kekere rẹ, agbara batiri kekere, ati aini tabi igbẹkẹle to lopin lori Asopọmọra intanẹẹti, ni agbara nla ni ọjọ iwaju, bi pupọ julọ ti dín. oye atọwọda yoo ṣe imuse lori awọn ẹrọ eti tabi awọn ohun elo ifibọ ominira.
Yoo jẹ ki awọn ohun elo IoT diẹ sii ni ikọkọ ati aabo nipa gbigbe wọn. Bi o tilẹ jẹ pe TensorFlow Lọwọlọwọ Lite jẹ ilana ikẹkọ ẹrọ nikan fun awọn oluṣakoso microcomputers, awọn ilana afiwera miiran gẹgẹbi sensọ ati ARM's CMSIS-NN wa ninu awọn iṣẹ naa.
Lakoko ti TensorFlow Lite jẹ iṣẹ akanṣe orisun-ìmọ ni ilọsiwaju ti o lọ si ibẹrẹ iyalẹnu pẹlu Ẹgbẹ Google, o tun nilo atilẹyin agbegbe lati wọle si ojulowo.
ipari
TinyML jẹ ọna aramada ti o ṣajọpọ awọn eto ifibọ pẹlu kikọ ẹrọ. Bi AI dín ti ga ju ni ọpọlọpọ awọn inaro ati awọn ibugbe, imọ-ẹrọ le farahan bi aaye abẹlẹ olokiki ni ẹkọ ẹrọ ati oye atọwọda.
O pese ojutu kan si ọpọlọpọ awọn italaya ti eka IoT ati awọn alamọdaju ti n lo ikẹkọ ẹrọ si ọpọlọpọ awọn ilana-iṣe pato-ašẹ ti nkọju si bayi.
Awọn Erongba ti lilo ẹrọ eko ni awọn ẹrọ eti pẹlu iširo kekere kan ifẹsẹtẹ ati agbara agbara ni agbara lati yi pada ni pataki bi awọn eto ifibọ ati awọn ẹrọ roboti ṣe kọ.
Fi a Reply