Вы когда-нибудь слышали о Tiny ML? Это довольно раскручено в мире IoT, и на то есть веские причины. В этом посте мы собираемся изучить, что такое Tiny ML и как он используется для создания потрясающих продуктов. Мы также выделим замечательную IoT-компанию, которая лидирует, когда дело доходит до Tiny ML. Вы так же взволнованы, как и я, узнать больше о том, как эта крошечная технология оказывает большое влияние?!

Прежде всего, вам может быть интересно — что, черт возьми, такое Tiny ML? Ну, это сокращение от «Tiny Machine Learning» и относится к практике реализации алгоритмов машинного обучения на небольших устройствах с низким энергопотреблением, таких как датчики или микроконтроллеры. Это очень важно, потому что это означает, что теперь эти устройства могут принимать разумные решения самостоятельно, без необходимости постоянной связи с облаком. Таким образом, Tiny ML гарантирует, что устройства IoT, которые не всегда подключены к Интернету, имеют ограниченную вычислительную мощность и, как правило, с ограниченным зарядом батареи, будут по-прежнему работать блестяще.

Сегодня мы расскажем о Tagvance, компании, которая специализируется на разработке нестандартных «систем» для нескольких отраслей. Каждая система состоит из набора датчиков движения (акселерометров, гироскопов, магнитометров и барометров), интеллектуальных камер и аудиодатчиков для сбора широкого спектра данных об окружающей среде и последующего предоставления рекомендаций на основе Tiny ML. Вот некоторые примеры:

  • Для области сельского хозяйства Tagvance создала систему, которая может автоматически идентифицировать и классифицировать вредителей и болезни, поражающие сельскохозяйственные культуры. Используя Tiny ML, система также может предоставлять фермерам информацию в режиме реального времени и помогать им принимать более обоснованные решения о том, какие культуры оставить, а какие выбросить.
  • Далее, для промышленной автоматизации у Tagvance есть еще одна система, которая использует машинное обучение для обнаружения и классификации различных типов дефектов в производственных процессах. Это позволило производителям улучшить контроль качества и сократить количество брака в своей продукции, что привело к значительной экономии средств.
  • Наконец, для климатических технологий у Tagvance есть еще одна система, которая анализирует данные ветряной турбины в режиме реального времени и может прогнозировать вероятность возникновения неисправности. Это позволило операторам ветряных турбин проводить упреждающее техническое обслуживание, сокращая время простоя и повышая общую надежность своего оборудования.

Благодаря возможности запуска моделей машинного обучения на небольших устройствах Интернета вещей с низким энергопотреблением Tiny ML позволил разработать инновационные и практичные решения для широкого круга отраслей и приложений. Как мы видели на примере Tagvance, применение Tiny ML поистине безгранично. Я думаю, можно с уверенностью сказать, что в будущем мы можем ожидать появления еще более интересных приложений. А теперь скажите мне… можете ли вы придумать, как ваша любимая компания может реализовать этот небольшой, но мощный прорыв?