- Mašininio mokymosi modelių integravimas į mažos galios mikrovaldiklius, siekiant apdoroti duomenis lokaliai.
- Specializuotų sistemų, tokių kaip „TensorFlow Lite“ ir „Edge Impulse“, naudojimas kraštų išvados optimizavimui.
- Praktinis pritaikymas pramonės, žemės ūkio ir sveikatos priežiūros sektoriuose, naudojant prieinamą įrangą, tokią kaip „Seeed Studio“ ekosistema.
Jei jus domina dirbtinio intelekto pasaulis, bet nenorite visada pasikliauti debesimi, esate tinkamoje vietoje. „Edge AI“ ir „TinyML“ laužo standartus, leisdami mums sutalpinti mašininio mokymosi modelius į mažyčius lustus, kurie sunaudoja labai mažai energijos, ir visiškai pakeisdami daiktų interneto žaidimo taisykles.
Nereikia būti kompiuterių genijumi, kad pradėtum tai išbandyti. Turėdamas tinkamus įrankius ir šiek tiek entuziazmo, bet kuris entuziastas gali pereiti nuo nieko nežinojimo prie mažo delsos laiko išvadų diegimo įrenginiuose, kurie telpa delne, taip išvengdamas nuolatinio duomenų siuntimo į išorinius serverius.
Kas tiksliai yra „TinyML“?
Paprastai tariant, mažųjų mašinų mokymasis (angl. Tiny Machine Learning) – tai šaka, jungianti įterptąsias sistemas su mašininiu mokymusi. Tikslas – sukurti labai mažus mikrovaldiklius , tokius kaip „Arduino“ ar ESP32 šeimos, kurie galėtų vykdyti statistinius modelius, skirtus atpažinti šablonus. Tai labai svarbu, nes leidžia įrenginiui akimirksniu priimti sprendimus, būti saugesniam ir per daug neiškrauti baterijos.
Skirtingai nuo tradicinio mašininio mokymosi, kuriam reikalingi serverių ūkiai, šis metodas pasižymi minimaliu atminties kiekiu . Modeliai iš anksto analizuoja didžiulius duomenų kiekius, kad galėtų mokytis, tačiau apmokyti jie yra „suspaudžiami“, kad veiktų periferijoje, taip pasiekdami proveržio kompiuterinės regos ir anomalijų aptikimo srityse, nereikalaujant interneto ryšio.
Techninis veiksmų planas ir mokymosi blokai
Norint įvaldyti šią discipliną, būtina laikytis struktūrizuoto kelio, vedančio nuo matematinių pagrindų iki praktinio pritaikymo. Procesas prasideda nuo „Edge AI“ metodologijos pristatymo ir išsamaus signalų apdorojimo tyrimo, kurio metu analizuojami dažniai ir taikomi skaitmeniniai filtrai duomenims išvalyti.
- Programavimo pagrindai: Labai svarbu įvaldyti C kalbą mikrovaldikliams ir Python duomenų analizės bei modelių mokymo etape.
- Valdymas ir modeliavimas: Studijuojama valdymo teorija ir sistemos stabilumas, o prieš pereinant prie aparatinės įrangos, atliekamos modeliavimo simuliacijos naudojant tokius metodus kaip MIL, SIL ir HIL.
- „TinyML“ įgyvendinimas: Jame gilinamasi į specifinį įterptųjų sistemų duomenų apdorojimą, efektyvumo stebėjimą ir diegiamų algoritmų vertinimą.
Ši kelionė užtikrina, kad kūrėjas ne tik žino, kaip „kopijuoti ir įklijuoti“ kodą, bet ir supranta, kaip optimizuoti procesoriaus galią ir našumą realiuoju laiku.
Rekomenduojama aparatinė įranga pradžiai
Ne visi lustai tinka dirbtiniam intelektui. Jums reikia plokščių, kurios subalansuotų galią ir energijos suvartojimą. Geriausias pasirinkimas yra „ Seeed Studio XIAO“ linija , ypač „ESP32S3 Sense“ arba „RP2040“, kurioje yra dviejų branduolių ARM Cortex M0+ lustas ir vietinė „MicroPython“ palaikymas.
Ieškantiems išsamesnio sprendimo, „ Wio Terminal“ yra tikras perlas, nes jame integruotas LCD ekranas ir belaidis ryšys, leidžiantis greitai kurti prototipus. Taip pat yra ir pažangesnių variantų, tokių kaip „Grove Vision AI“, specialiai sukurtas kraštinio matymo užduotims.
Svarbiausi įrankiai ir platformos
Kad nereikėtų visko programuoti nuo nulio, yra platformų, kurios palengvina gyvenimą. „Edge Impulse“ yra bene galingiausias įrankis jutiklių duomenims rinkti ir kraštams optimizuotiems modeliams mokyti. Kita vertus, „TensorFlow Lite“ yra supaprastinta „Google“ garsiosios sistemos versija, idealiai tinkanti giliųjų neuroninių tinklų paleidimui įrenginiuose su ribotais ištekliais.
Jei esate pradedantysis ir programavimas jus gąsdina, „Codecraft“ yra sprendimas, nes jame naudojama blokais paremta sistema, panaši į „Scratch“. Tai leidžia eksperimentuoti su visu įterptuoju mašininio mokymosi ciklu naudojant vilkimo ir numetimo funkciją , todėl mokymasis tampa daug vizualesnis ir smagesnis.
Realaus pasaulio taikymas šiandieniniame pasaulyje
Šių technologijų potencialas tiesiog stulbinantis ir apima beveik kiekvieną pramonės šaką. Žmogaus ir mašinos sąveikos srityje jos naudojamos kuriant balso ar gestų atpažinimo sistemas, kurios reaguoja akimirksniu. Žemės ūkyje „TinyML“ leidžia automatiškai laistyti ir aptikti kenkėjus, analizuojant pasėlių būklę vietoje.
Pramonės sektorius naudoja šias galimybes nuspėjamajai techninei priežiūrai , aptikdamas įrangos gedimus dar prieš jiems įvykstant. Panašiai sveikatos priežiūros srityje tai leidžia nuolat ir tiksliai stebėti pacientus, o mažmeninėje prekyboje padeda analizuoti klientų elgesį, siekiant optimizuoti parduotuvių valdymą.
Mokymo ir mokymosi valdymas
Tiems, kurie lanko specializuotus šios srities kursus, lankstumas yra įprastas dalykas. Daugelyje mokymo programų siūlomi įrašyti užsiėmimai tokiose platformose kaip „Alumni“, leidžiantys studentams valdyti savo laiką. Svarbus aspektas yra lankomumas, kuriam gauti paprastai reikia mažiausiai 75 %.
Be to, yra garantuoto mokymosi planų . Ši parinktis yra gelbėjimosi ratas tiems, kurie dėl darbo ar asmeninių problemų atsilieka nuo kurso, nes jie gali pristabdyti studijas ir perkelti pradžios datą vėlesniam laikui nemokėdami papildomai, jei to prašoma per nustatytą laiką.
„MicroPython“ derinimas su dirbtiniu intelektu demokratizuoja prieigą prie pažangių technologijų. Integruojant efektyvią aparatinę įrangą, tokias sistemas kaip „TensorFlow Lite“ ir struktūrizuotą darbo eigą, galima kurti intelektualius sprendimus, kurie veikia autonomiškai, mažinant išlaidas ir gerinant duomenų privatumą įvairiuose sektoriuose – nuo medicinos iki 4.0-osios pramonės revoliucijos.