Изкуственият интелект преди се е намирал на големи сървъри и облачни графични процесори. Сега се свива и се слива с сензорите. Изкуственият интелект за вградени системи не е някакво далечно обещание - той вече бръмчи в хладилници, дронове, носими устройства... дори устройства, които изобщо не изглеждат „умни“.
Ето защо тази промяна е важна, какво я прави трудна и кои опции си заслужават времето.
Статии, които може да ви харесат след тази:
🔗 Най-добрите инструменти за управление на ИИ, осигуряващи етично съвместими и прозрачни системи с ИИ
Ръководство за инструменти, които помагат за поддържането на етичен, съвместим и прозрачен изкуствен интелект.
🔗 Съхранение на обекти за ИИ: избори, избори, избори
Сравнение на опциите за съхранение на обекти, пригодени за AI натоварвания.
🔗 Изисквания за съхранение на данни за изкуствен интелект: какво наистина трябва да знаете
Ключови фактори, които трябва да се вземат предвид при планирането на съхранението на данни с изкуствен интелект.
Изкуствен интелект за вградени системи🌱
Вградените устройства са малки, често захранвани с батерии и с ограничени ресурси. И все пак изкуственият интелект отключва големи победи:
-
Решения в реално време без облачни услуги.
-
Поверителност по дизайн - суровите данни могат да останат на устройството.
-
По-ниска латентност, когато милисекундите са от значение.
-
Енергийно-осъзнато извеждане чрез внимателен избор на модел + хардуер.
Това не са очевидни предимства: изместването на изчисленията към периферията намалява мрежовата зависимост и засилва поверителността в много случаи на употреба [1].
Номерът не е в грубата сила, а в това да бъдеш умен с ограничени ресурси. Представете си, че бягате маратон с раница... и инженерите продължават да вадят тухли.
Бърза сравнителна таблица на ИИ за вградени системи 📝
| Инструмент / Рамка | Идеална аудитория | Цена (приблизително) | Защо работи (странни бележки) |
|---|---|---|---|
| TensorFlow Lite | Разработчици, любители | Безплатно | Елегантен, преносим, страхотен микроконтролер → мобилно покритие |
| Импулс на ръба | Начинаещи и стартиращи фирми | Freemium нива | Работен процес с плъзгане и пускане - като „AI LEGO“ |
| Платформа Nvidia Jetson | Инженерите се нуждаят от енергия | $$$ (не е евтино) | GPU + ускорители за тежки визуални/работни натоварвания |
| TinyML (чрез Arduino) | Преподаватели, създатели на прототипи | Ниска цена | Достъпен; ориентиран към общността ❤️ |
| Qualcomm AI Engine | OEM производители, производители на мобилни устройства | Варира | NPU-ускорение на Snapdragon - изключително бързо |
| ExecuTorch (PyTorch) | Мобилни и периферни разработчици | Безплатно | PyTorch среда за изпълнение на устройства за телефони/носими устройства/вградени устройства [5] |
(Да, неравномерно. Такава е и реалността.)
Защо изкуственият интелект на вградените устройства е важен за индустрията 🏭
Не е просто реклама: на фабричните линии компактните модели откриват дефекти; в селското стопанство, нискоенергийните възли анализират почвата на полето; в превозните средства функциите за безопасност не могат да „се обаждат у дома“ преди спиране. Когато латентността и поверителността са неоспорими , преместването на изчисленията на периферията е стратегически лост [1].
TinyML: Тихият герой на вградения изкуствен интелект 🐜
TinyML изпълнява модели на микроконтролери с килобайти до няколко мегабайта RAM - но въпреки това успява да разпознава ключови думи, жестове, аномалии и други. Все едно да гледате как мишка повдига тухла. Странно удовлетворяващо.
Един бърз ментален модел:
-
Отпечатъци от данни : малки, стрийминг сензорни входове.
-
Модели : компактни CNN/RNN, класическо машинно обучение или разредени/квантовани мрежи.
-
Бюджети : миливати, не ватове; KB–MB, не GB.
Избор на хардуер: цена срещу производителност ⚔️
Изборът на хардуер е мястото, където много проекти се колебаят:
-
Клас Raspberry Pi : приятелски настроен, универсален процесор; солиден за прототипи.
-
NVIDIA Jetson : специално разработени модули за периферен изкуствен интелект (напр. Orin), предоставящи десетки до стотици TOPS за плътно зрение или многомоделни стекове - чудесно, но по-скъпо и енергоемко [4].
-
Google Coral (Edge TPU) : ASIC ускорител, осигуряващ ~4 TOPS при около 2W (~2 TOPS/W) за квантовани модели - фантастична производителност/W, когато вашият модел отговаря на ограниченията [3].
-
SoC за смартфони (Snapdragon) : доставят се с NPU и SDK за ефективно стартиране на модели на устройството.
Емпирично правило: балансирайте разходите, температурните характеристики и изчислителната мощност. „Достатъчно добро, навсякъде“ често е по-добро от „най-съвременно, никъде“.
Често срещани предизвикателства в изкуствения интелект за вградени системи 🤯
Инженерите редовно се борят с:
-
Ограничена памет : малките устройства не могат да поддържат гигантски модели.
-
Бюджети за батерии : всеки милиампер е от значение.
-
Оптимизация на модела:
-
Квантиране → по-малки, по-бързи int8/float16 тегла/активации.
-
Подрязване → премахване на незначителни тежести за разреденост.
-
Клъстериране/споделяне на теглото → допълнително компресиране.
Това са стандартни техники за ефективност на устройството [2].
-
-
Мащабиране : демонстрация на Arduino в класната стая ≠ система за автомобилно производство с ограничения за безопасност, сигурност и жизнен цикъл.
Отстраняване на грешки? Представете си, че четете книга през ключалка... с ръкавици.
Практически приложения, от които ще видите повече скоро 🚀
-
Умни носими устройства, които правят здравни анализи на устройството.
-
IoT камери, които сигнализират за събития, без да стриймват сурови кадри.
-
Офлайн гласови асистенти за управление без ръце - без зависимост от облака.
-
Автономни дронове за инспекция, доставка и прецизно земеделие.
Накратко: Изкуственият интелект буквално се приближава - към китките ни, в кухните ни и в цялата ни инфраструктура.
Как разработчиците могат да започнат 🛠️
-
Започнете с TensorFlow Lite за широк набор от инструменти и MCU→мобилно покритие; приложете квантуване/подрязване рано [2].
-
Разгледайте ExecuTorch , ако живеете в страната на PyTorch и се нуждаете от щателно изпълнение на устройството, както за мобилни устройства, така и за вградени системи [5].
-
Опитайте комплекти Arduino + TinyML за бързо и приятно създаване на прототипи.
-
Предпочитате визуални канали? Edge Impulse премахва бариерата чрез събиране на данни, обучение и внедряване.
-
Отнасяйте се към хардуера като към първокласен гражданин - създайте прототип на процесори, след което го валидирайте на целевия си ускорител (Edge TPU, Jetson, NPU), за да потвърдите латентността, температурните характеристики и делтите на точността.
Мини-винетка: Екип доставя детектор за вибрационни аномалии на сензор тип монета. Моделът float32 не достига енергийния бюджет; квантирането с int8 намалява енергията на извод, подрязването намалява паметта, а циклирането на работа на MCU завършва работата - не е необходима мрежа [2,3].
Тихата революция на изкуствения интелект за вградени системи 🌍
Малките, евтини процесори се учат да усещат → мислят → действат - локално. Животът на батерията винаги ще ни преследва, но траекторията е ясна: по-строги модели, по-добри компилатори, по-умни ускорители. Резултатът? Технология, която се усеща по-лична и отзивчива, защото не е просто свързана - тя обръща внимание.
Референции
[1] ETSI (Multi-access Edge Computing) - Предимства за латентност/поверителност и индустриален контекст.
ETSI MEC: Общ преглед на новата бяла книга
[2] Инструментариум за оптимизация на модели на Google TensorFlow - Квантиране, подрязване, клъстеризиране за ефективност на устройството.
Ръководство за оптимизация на модели на TensorFlow
[3] Google Coral Edge TPU - Perf/W бенчмаркове за ускорение на edge.
Edge TPU бенчмаркове
[4] NVIDIA Jetson Orin (Официално) - Edge AI модули и обхвати на производителност.
Общ преглед на модулите Jetson Orin
[5] PyTorch ExecuTorch (Официална документация) - PyTorch среда за изпълнение на устройства за мобилни устройства и периферни устройства.
Общ преглед на ExecuTorch