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標(biāo)簽 > TinyML
TinyML 是機(jī)器學(xué)習(xí)和嵌入式 IoT 設(shè)備的交叉領(lǐng)域,是一門新興的工程學(xué)科,具有革新許多行業(yè)的潛力。
TinyML 源自物聯(lián)網(wǎng) IoT 的概念。物聯(lián)網(wǎng)的傳統(tǒng)做法,是將數(shù)據(jù)從本地設(shè)備發(fā)送到云端處理。
TinyML 是機(jī)器學(xué)習(xí)和嵌入式 IoT 設(shè)備的交叉領(lǐng)域,是一門新興的工程學(xué)科,具有革新許多行業(yè)的潛力。
TinyML 源自物聯(lián)網(wǎng) IoT 的概念。物聯(lián)網(wǎng)的傳統(tǒng)做法,是將數(shù)據(jù)從本地設(shè)備發(fā)送到云端處理。
TinyML 的主要受益者,是邊緣計算和節(jié)能計算領(lǐng)域。TinyML 源自物聯(lián)網(wǎng) IoT 的概念。物聯(lián)網(wǎng)的傳統(tǒng)做法,是將數(shù)據(jù)從本地設(shè)備發(fā)送到云端處理。一些人對這一方式在隱私、延遲、存儲和能源效率等方面存在疑慮。
能源效率。無論通過有線還是無線方式,數(shù)據(jù)傳輸都非常耗能,比使用乘積累加運(yùn)算單元(multiply-accumulate units,MAU)的本機(jī)計算高出約一個數(shù)量級。最節(jié)能的做法,是研發(fā)具備本地數(shù)據(jù)處理能力的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)。相對于“以計算為中心”的云模型,“以數(shù)據(jù)為中心”的計算思想已得到了人工智能先驅(qū)者的一些先期探討,并已在當(dāng)前得到了應(yīng)用。
隱私。數(shù)據(jù)傳輸中存在侵犯隱私的隱患。數(shù)據(jù)可能被惡意行為者攔截,并且存儲在云等單個位置中時,數(shù)據(jù)固有的安全性也會降低。通過將數(shù)據(jù)大部保留在設(shè)備上,可最大程度地減少通信需求,進(jìn)而提高安全性和隱私性。
存儲。許多物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備所獲取的大部分?jǐn)?shù)據(jù)是毫無用處的。想象一下,一臺安防攝像機(jī)每天 24 小時不間斷地記錄著建筑物的入口情況。在一天的大部分時間中,該攝像機(jī)并沒有發(fā)揮任何作用,因為并沒有什么異常情況發(fā)生。采用僅在必要時激活的更智能的系統(tǒng),可降低對存儲容量的需求,進(jìn)而降低需傳輸?shù)皆贫说臄?shù)據(jù)量。
延遲。標(biāo)準(zhǔn)的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備,例如 Amazon Alexa,需將數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆苼硖幚?,然后由算法的輸出給出響應(yīng)。從這個意義上講,設(shè)備只是云模型的一個便捷網(wǎng)關(guān),類似于和 Amazon 服務(wù)器之間的信鴿。設(shè)備本身并非智能的,響應(yīng)速度完全取決于互聯(lián)網(wǎng)性能。如果網(wǎng)速很慢,那么 Amazon Alexa 的響應(yīng)也會變慢。自帶自動語音識別功能的智能 IoT 設(shè)備,由于降低甚至是完全消除了對外部通信的依賴,因此降低了延遲。
TinyML在機(jī)器人中的應(yīng)用——創(chuàng)建語音控制機(jī)器人子系統(tǒng)
通過對TinyML領(lǐng)域基礎(chǔ)概念的堅實理解,我們將把我們的知識應(yīng)用到現(xiàn)實生活中的項目中。nbsp; 在深入研究這個項目之前,我想說明一下,這個項目將使用現(xiàn)...
TinyML計算機(jī)視覺正在通過microNPU(μ NPU)變?yōu)楝F(xiàn)實
今天的計算機(jī)視覺(CV)技術(shù)正處于一個轉(zhuǎn)折點,主要趨勢正在融合,使云技術(shù)在微小的邊緣AI設(shè)備中變得無處不在。技術(shù)進(jìn)步使這種以云為中心的人工智能技術(shù)能夠擴(kuò)...
除了輕量級架構(gòu)設(shè)計外,作者提到了可以應(yīng)用于壓縮給定架構(gòu)的各種高效算法。例如,量化方法 旨在減少數(shù)據(jù)所需的存儲空間,通常是通過用8位或16位數(shù)字代替32位...
2024-04-23 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)gpu深度學(xué)習(xí) 388 0
TinyML人工智能算法的運(yùn)行離不開計算的硬件 - 微控制器(MCU),借助TinyML工具、NPU的硬件加速以及平臺化的部署,大大提升微控制器(MCU...
提高TinyML、ML-DSP和深度學(xué)習(xí)工作負(fù)載的能效
近來,對實時決策、降低數(shù)據(jù)吞吐量以及注重隱私的需求,已將人工智能處理的很大一部分工作轉(zhuǎn)移到邊緣。 這一轉(zhuǎn)變催生了大量邊緣人工智能應(yīng)用,每種應(yīng)用都有著不同...
RT-Thread上部署TinyMaix推理框架,使MCU賦予AI能力
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使用Wio Terminal與氣體傳感器收集咖啡氣味數(shù)據(jù)
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開發(fā)TinyML系統(tǒng)必須考慮的四大指標(biāo)
最近,隨著機(jī)器學(xué)習(xí)(ML, Machine Learning)的進(jìn)步出現(xiàn)了分歧,分為兩個規(guī)模:一個是傳統(tǒng)的大型ML(云ML),模型越來越大,以實現(xiàn)準(zhǔn)確性...
【tinyML】使用EdgeImpulse讓您的Arduino可以辨識手勢!
Wio Terminal 是一款專門用于 IoT 與 TinyML 的多功能開發(fā)板 – 包含了 ATSAMD51P19 芯片并以 ARMCortex-M...
如何使用TinyML在內(nèi)存受限的設(shè)備上部署ML模型呢
TinyML 是一個充滿機(jī)遇的激動人心的領(lǐng)域。只需很少的預(yù)算,我們就可以賦予與周圍世界巧妙互動的物體生命,并讓我們的生活方式變得更美好。
2022-11-30 標(biāo)簽:微控制器嵌入式系統(tǒng)MCU芯片 1129 0
TinyML:使用合成數(shù)據(jù)的永遠(yuǎn)在線的音頻分類器立即下載
類別:電子資料 2023-07-13 標(biāo)簽:音頻數(shù)據(jù)Arduino
類別:電子資料 2023-06-12 標(biāo)簽:Raspberry Pi相機(jī)模塊TinyML
如何優(yōu)化ML模型與硬件實現(xiàn)TinyML?Arm歸納出5種作法
近幾年,因應(yīng)AI與ML應(yīng)用趨勢浪潮,越來越多企業(yè)開始嘗試將這樣的能力帶到靠近數(shù)據(jù)源的邊緣設(shè)備或IoT裝置,來發(fā)展各種Edge AI或AIoT應(yīng)用。例如結(jié)...
2023-01-07 標(biāo)簽:armML機(jī)器學(xué)習(xí) 1285 0
當(dāng)AIoT遇上tinyML是否會成為MCU供應(yīng)鏈下一個新商機(jī)
隨著物聯(lián)網(wǎng)(Internet of Thing, IoT)誕生,萬物都上網(wǎng),新產(chǎn)品如果沒有「IoT+」或「+IoT」就好像跟時代脫了節(jié)。接下來人工智能(...
2022-11-23 標(biāo)簽:mcu物聯(lián)網(wǎng)AIoT 1218 0
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