Что такое TinyML?
TinyML — это передовая область, которая привносит преобразующую силу машинного обучения (ML) в область крошечных устройств и встроенных систем с ограниченной производительностью и энергопотреблением. Успешное развертывание в этой области требует глубокого знания приложений, алгоритмов, аппаратного и программного обеспечения.
Изменения в TinyML
TinyML скоро будет повсюду, обеспечивая работу интеллектуальных встраиваемых устройств следующего поколения. Эти устройства будут в наших домах и в очень удаленных местах, что позволит осуществлять удаленный мониторинг как для промышленности, так и для экологии. Сегодня в этих настройках удаленного мониторинга отбрасывается 99% необработанных данных датчиков, а это огромное количество данных для машинного обучения!
TinyML может предоставить уникальное решение: обобщая и анализируя данные на периферии встроенных устройств с низким энергопотреблением, TinyML может предоставить умную сводную статистику, которая учитывает эти ранее потерянные шаблоны, аномалии и расширенную аналитику [ 1] [2].
В этом чтении мы рассмотрим несколько новых областей приложений, которые имеют большой потенциал для TinyML. Этот список является небольшим предварительным просмотром множества приложений, которые появятся на горизонте.
Приложения TinyML
Промышленное диагностическое обслуживание:
В промышленных условиях TinyML уже используется для обеспечения более интеллектуальных датчиков, которые обеспечивают расширенный мониторинг, повышающий производительность и безопасность. Например, техническое обслуживание и мониторинг удаленных ветряных турбин могут быть довольно сложными и трудоемкими. Однако, если бы мы могли заблаговременно предсказать, что у машины возникнут проблемы, мы могли бы предсказуемо провести техническое обслуживание до того, как возникнут какие-либо сбои. Такое «предупредительное обслуживание» может привести к значительной экономии средств за счет сокращения времени простоя, лучшей доступности систем для более высокой надежности продукта, что приводит к общему более высокому качеству обслуживания конечных пользователей/заказчиков.
Существует множество приложений TinyML для профилактического обслуживания. Например, австралийский стартап Ping Services представил новое устройство IoT, которое непрерывно и автономно проверяет работающую турбину. Прикрепляясь к любой турбине с помощью магнита (обратите внимание на небольшое устройство на изображении ниже) и анализируя подробные данные на периферии и сводные данные в облаке, устройство может эффективно и действенно предупреждать о любых потенциальных проблемах до того, как проблема возникнет внутри. турбина [3][4].
Сельское хозяйство:
Каждый день урожай маниоки обеспечивает продовольствием более 500 миллионов африканцев. Однако эта жизненно важная конюшня постоянно подвергается атакам различных болезней. Команда PlantVillage под руководством доктора Аманды Рамчаран разработала приложение Nuru, чтобы помочь фермерам выявлять и лечить эти заболевания. Запуская машинное обучение с помощью TensorFlow Lite на мобильных телефонах, приложение обеспечивает смягчение последствий в реальном времени без необходимости доступа к Интернету — важнейшее требование для многих удаленных фермеров (см. изображение ниже, где показана система в действии). Следующее поколение этой системы пойдет еще дальше — будет использовать tinyML и такие технологии, как TensorFlow для микроконтроллеров, для развертывания датчиков на удаленных фермах, чтобы улучшить отслеживание и анализ [5].
Здравоохранение:
В рамках проекта Solar Scare Mosquito развертываются небольшие интеллектуальные роботизированные платформы Интернета вещей (IoT), которые помогают сдерживать распространение переносимых комарами эпидемий, таких как малярия, лихорадка денге и вирус Зика. Система работает, нарушая цикл размножения комаров, взбалтывая воду, которая может содержать личинки комаров. Система использует датчики дождя и акустические датчики, чтобы определить, когда нужно взбалтывать воду, чтобы сохранить батарею и дать ей возможность работать от солнечной энергии в течение неопределенного времени. Он также отправляет интеллектуальную сводную статистику и предупреждения, чтобы предупредить о возможных событиях массового размножения комаров по низкоскоростным протоколам связи с низким энергопотреблением. Делая систему самодостаточной, небольшой и доступной, эти устройства можно широко использовать, предотвращая распространение комаров. Все необходимые компоненты включены в один компонент размером меньше футбольного мяча [6].
Охрана дикой природы:
На земле:
TinyML также уже используется для экологического и экологического мониторинга. Например, за последние 10 лет на железнодорожной линии Силигури-Джелапайгури в Индии произошло более 200 фатальных столкновений со слонами. Исследователи из Лаборатории прикладной биоакустики Политехнического университета Каталонии разработали интеллектуальную систему акустических и тепловых датчиков, используя специальные модели машинного обучения, работающие на солнечной энергии, в качестве системы раннего предупреждения (см. источник энергии обеспечивает близость к железной дороге без дополнительной инфраструктуры, например, линий электропередач) [7].
И в море:
Подобные системы также развертываются на водных путях вокруг Сиэтла и Ванкувера для предотвращения столкновений с китами на загруженных судоходных путях. Эти интеллектуальные датчики на основе машинного обучения обеспечивают постоянный мониторинг в режиме реального времени и повышенную плотность развертывания датчиков, повышая общую эффективность и результативность системы [8].
Сегодня существует целый ряд других существующих развертываний TinyML.
Надеюсь, вы узнали что-то новое из этой статьи о TinyML и его приложениях.
Приятного обучения и следите за обновлениями 😊.
Использованная литература:
- Интернет вещей: определение ценности за пределами шумихи
- Какова ваша стратегия данных
- Точные данные означают сокращение времени простоя и повышение производительности лопастей ветряных турбин
- Устройство IOT обнаруживает неисправности ветряных турбин в полевых условиях
- Изменение жизни фермера с помощью мобильного телефона
- Солнечный отпугиватель комаров
- Слоны против поездов: как искусственный интеллект помогает избежать столкновений
- Google создает искусственный интеллект, чтобы помочь кораблям и китам сосуществовать
