機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)成為一個(gè)重要的技術(shù)驅(qū)動(dòng)力,,在從汽車和工業(yè)控制到物聯(lián)網(wǎng)和空間系統(tǒng)技術(shù),,機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)在多個(gè)行業(yè)中取得了成果和創(chuàng)新。多數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)專注于具有后端服務(wù)器或應(yīng)用處理器中的高端,、計(jì)算量大的應(yīng)用程序,。盡管如此,,將機(jī)器學(xué)習(xí)算法部署到微控制器的需求越來越大,。
基于微控制器的機(jī)器學(xué)習(xí)用例
機(jī)器學(xué)習(xí)是否能應(yīng)用于微控制器,取決于具體應(yīng)用,。例如,,如果想要將自適應(yīng) ML 算法部署到微控制器,則超出了其處理能力,。但是,,對于基于微控制器的系統(tǒng),有幾個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)用例非常有趣,,而且應(yīng)用數(shù)量在不斷增長,。
一個(gè)有趣的用例是關(guān)鍵字發(fā)現(xiàn),。語音正在成為一種高效的用戶接口,,而微控制器可以提供實(shí)現(xiàn)。例如,,低功耗微控制器可以運(yùn)行機(jī)器學(xué)習(xí)推理來監(jiān)視單個(gè)關(guān)鍵字,。檢測到關(guān)鍵字后,微控制器可以喚醒一個(gè)應(yīng)用處理器,,該處理器可以管理其他關(guān)鍵字和主應(yīng)用程序,。
另一個(gè)應(yīng)用是預(yù)測性維護(hù)。當(dāng)在許多工業(yè)和家庭應(yīng)用中使用的機(jī)器出現(xiàn)故障時(shí),,維修可能會(huì)非常昂貴且不方便,。在許多情況下,機(jī)器不會(huì)突然壞掉,。相反,,根據(jù)可檢測的數(shù)據(jù)點(diǎn)(如振動(dòng)、氣流等),,性能的輕微下降表明設(shè)備可能存在問題,。簡單的機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以檢測正常行為,并在系統(tǒng)需要維護(hù)時(shí)提醒用戶,。提前維護(hù)而非停機(jī)可以節(jié)省資金,、減少麻煩。
微控制器的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)
一旦確定了機(jī)器學(xué)習(xí)用例,,我們需要使用合適的工具和技術(shù)來構(gòu)建它,。在微控制器領(lǐng)域,幫助開發(fā)人員實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)工作的工具正在迅速增長,。
開發(fā)人員可以利用多種工具為其應(yīng)用程序訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型,。Tensorflow Lite for Microcontrollers 在微控制器和只有幾千字節(jié)內(nèi)存的設(shè)備上運(yùn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型。其基本運(yùn)行庫在Arm Cortex M3上占用16 KB,并且可以運(yùn)行許多基本模型,。它不需要操作系統(tǒng),、標(biāo)準(zhǔn) C 或 C++ 庫或動(dòng)態(tài)內(nèi)存分配。
根據(jù)選擇的微控制器,,開發(fā)人員還有利用相應(yīng)微控制器的生態(tài)系統(tǒng),。例如,ST的X-CUBE-AI 插件允許開發(fā)人員導(dǎo)入機(jī)器學(xué)習(xí)模型,、對其進(jìn)行分析并優(yōu)化以在微控制器上運(yùn)行,。
邊緣構(gòu)建低功耗 AI/IoT 的工具SensiML,支持?jǐn)?shù)據(jù)集,、模型管道版本控制和多會(huì)話數(shù)據(jù)集標(biāo)注,。SensiML允許幾乎沒有ML經(jīng)驗(yàn)的軟件開發(fā)人員訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型并將其部署到微控制器。生成的模型會(huì)自動(dòng)轉(zhuǎn)換為代碼,,直接在目標(biāo)設(shè)備上執(zhí)行實(shí)時(shí)推理,。使智能應(yīng)用運(yùn)行得更快,需要更少的網(wǎng)絡(luò)性能,,更加安全,。
是否可以在微控制器端實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用取決于最終用例。一些工具如SensiML可以支持微控制器的機(jī)器學(xué)習(xí),。將機(jī)器學(xué)習(xí)模型部署到微控制器時(shí),,可能需要在運(yùn)行庫的內(nèi)存占用及模型的準(zhǔn)確性中做出權(quán)衡。
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