TinyML ile Akıllı Cihazları Küçük Hale Getirme

Değerli okuyucularım Gelişen teknoloji ile birlikte dünya giderek daha akıllı hale geliyor. Yapay zekâ ve Makine öğrenimine olan ilgide bu nedenle bir o kadar arttı. Son gelişmeler sayesinde şirketler, ürün bilgisi oluşturmadaki en son trend olarak TinyML kullanıyor peki siz TinyML‘yi tanıyor musunuz?

TinyML, derin öğrenme ağlarını küçük donanıma sığacak şekilde daraltan bir tür makine öğrenimidir. Yapay zekâ ve akıllı cihazları bir araya getiriyor. Cebinizde ki 45x18mm’lik Yapay zekâ diye de tabir edebiliriz. Arduino kartlarıyla hobi olarak yaptığı hafta sonu projesinin içine gömülü minyatür bir makine öğrenimi modeli var. Ultra düşük güçlü gömülü cihazlar dünyamızı etkisi altına alıyor ve yeni gömülü makine öğrenimi çerçeveleriyle, yapay zeka destekli IoT cihazlarının yaygınlaşmasını daha da olacak sağlayacak.

Şimdi bu TinyML tanıyalım:

  • TinyML nedir?
  • TinyML’in Temelleri Anlamak
  • TinyML Uygulamaları ve Kullanım Durumları
  • TinyML ile İleriye Bakmak

TinyML Nedir?

TinyML

Makine öğrenimi, anlamlandırılması gereken veriler için birçok yararlı uygulama ile bir süredir ortalıkta olan moda bir kelimedir. Ancak daha az sıklıkla donanımla ilişkilendirilir. Genellikle makine öğrenimi ve donanım, çoğu zaman gecikme, güç tüketme ve makineleri bağlantı hızlarının insafına bırakma ile ilişkilendirilen bulut sistemlerle ilişkilendirilir.

Yine de Makine Öğrenimini cihazlara uygulamak için yeni bir şey değildir. Birkaç yıldır telefonlarımızın çoğunda bir tür sinir ağı bulunmaktadır. Cihaz müzik tanıma ve birçok kamera modu (gece görüşü ve portre modu gibi), gömülü derin öğrenmeye dayanan örneklerden sadece birkaçıdır. Algoritmalar, tekrar kullanma olasılığımız daha yüksek olan uygulamaları belirleyebilir ve gerekli olmayan uygulamaları kapatarak telefonun pilinizin kullanım ömrünü uzatabilirsiniz. Bununla birlikte, gömülü AI için bazıları güç ve alan olan birçok zorluk vardır. İşte TinyML‘in devreye girdiği yer burasıdır.

Cihaz üzerindeki sensör verileri önemli hesaplama yetenekleri gerektirir ve sınırlı depolama kapasitesi, sınırlı merkezi işlem birimi (CPU) ve düşük veri tabanı performansı gibi sorunlara neden olur. TinyML, Yapay Zekâyı küçük donanım parçalarına yerleştirerek Makine Öğrenimini ön plana taşır. Bununla birlikte, cihazlardaki ağları eğitmek ve buluta veri gönderme engeli olmadan boyutlarını küçültmek ve dolayısıyla analiz etmek için ek gecikme süresi sağlamak için derin öğrenme algoritmalarından yararlanmak mümkündür.

TinyML’in Temelleri Anlamak

TinyML

Arduino, herkesin bir mikrodenetleyici kartı satın almasına ve kendi dijital cihazını oluşturmasına izin veren açık kaynaklı bir donanım üreticisidir.

Mikrodenetleyici, yarı iletken bir çip devresi üzerinde küçük bir bilgisayardır, temelde genellikle silikondan yapılmış küçük düz bir yüzey üzerinde bir dizi elektronik devredir. Bu donanım seti, daha az güç ve alan gerektiren geleneksel önceden oluşturulmuş tek kartlı bilgisayar Raspberry Pi’nin yerini alabilir.

Makine Öğrenimi çoğu zaman optimizasyonla ilgilidir, ancak TinyML yalnızca optimizasyonla ilgili değildir: bazı bulut uygulama programlama arayüzleri (API’ler) etkileşimi basitçe engeller ve güç kullanımı açısından çok kısıtlayıcıdır. Üstelik, bu kısıtlamalar uçta hesaplamayı daha yavaş, daha pahalı ve daha az tahmin edilebilir hale getiriyor.

TinyML‘in pillerin veya enerji toplama cihazlarının, güç kısıtlamaları nedeniyle manuel olarak yeniden şarj edilmesine veya pil değiştirilmesine gerek kalmadan çalışmasını sağlamasıdır. Her zaman açık bir dijital sinyal işlemcisi olarak düşünün. Bu, bir miliwatt’tan daha az bir güçle çalışabilen, yani ya bir pille yıllarca çalışabilen ya da enerji hasadı kullanabilen bir cihaza dönüşür. Bu aynı zamanda cihazların basitçe radyo ile bağlanamayacağı anlamına gelir, çünkü düşük güçlü kısa menzilli telsiz bile onlarca ila yüzlerce miliwatt kullanır ve yalnızca kısa güç patlamalarına izin verir. Bu sınırlar aynı zamanda onlarca kilobayt ile sınırlı çok küçük bellek kısıtlamalarıyla çalışabilen koda ihtiyaç duyulmasıyla sonuçlanır.

TinyML Uygulamalar ve Kullanım Durumları

Otomotiv endüstrisinde güç, maliyet ve güvenilirliğe kıyasla daha az kısıtlayıcıdır, bu nedenle endüstriyel ortamların TinyML‘den yararlanma olasılığı yüksektir. Örneğin, başlangıç ​​Shoreline IoT, aynı pil çiftinde 1 miliwatt veya daha düşük güç kullanımında 5 yıla kadar dayanabilen bir motordaki ultra düşük güç sensörüne odaklanıyor. Bu, evlerimizle karşılaştırıldığında cihazları güç kaynağına bağlamanın genellikle daha zor olduğu endüstriyel ortamlarda büyük bir avantajdır. Buradaki zorluk, endüstriyel makinelerin değiştirme döngüsünün oldukça uzun olması, yenilikçi olmayı daha da zorlaştırmasıdır.

Cihaz üzerinde makine öğrenimi, bina otomasyonu (hareket etmezseniz şu anda kapanan ofis aydınlatma sistemleri için düşük güçlü görüş sensörlerinin olası kullanımını düşünün), oyuncaklar (Arduino hareket tanıma ile) gibi diğer alanlarda da uygulamalar gördü. Sihirli Değnek’de kullanılan ivmeölçer) ve son olarak gerekli zamanı önemli ölçüde azaltarak ilaç geliştirme ve test etmektir. Endüstriyel ayarlarla karşılaştırıldığında, hızlı yineleme döngüleri, daha fazla geri bildirim ve deneyler için yer sağlar.

Ses analizi, örüntü tanıma ve sesli insan makine ara yüzleri, bugün TinyML‘nin çoğunun uygulandığı alanlardır. Birçok endüstri, çocuk ve yaşlı bakımı, güvenlik ve ekipman izleme gibi ses analizlerinden yararlanabilir. Örneğin, bir ses modeli aracılığıyla, TinyML modeli TinyML, çiftliklerdeki sesi gerçek zamanlı olarak bir uyarıyı tetikleyen küçük bir sensörle analiz ederek anormallikleri tespit edebilir. 20 kB rastgele erişim belleği (RAM)’e sahiptir.

TinyML, sesin yanı sıra görme, hareket tanıma için de kullanılabilir.

TinyML ile İleriye Bakmak

Bugün dünyada aktif olan 250 milyardan fazla gömülü cihaz var ve yıllık yüzde 20 büyüme bekleniyor. Bu cihazlar büyük miktarda veri topluyor ve bunu bulutta işlemek oldukça zorlu bir işti. Bu 250 milyar cihazdan şu anda üretimde olan yaklaşık 3 milyarı şu anda üretimde olan TensorsFlow Lite’ı destekleyebiliyor. TinyML, uç donanım ve cihaz zekâsı arasındaki boşluğu doldurabilir. TinyML kart geliştiricileri için daha erişilebilir kılmak, gömülü makine öğreniminin kitlesel çoğalmasının, boşa harcanan verileri eyleme dönüştürülebilir iç görülere dönüştürmesine ve birçok sektörde yeni uygulamalar oluşturmasına izin vermek için çok önemli olacaktır.

Diğer yazılarımızı buradan okuyabilir, paylaşabilirsiniz. Görüşmek Üzere.

Web Programlama JavaScript Nedir?

COVID-19 Kapsamında Çin’in Mobilite Teknolojisi

Android Geliştirme İçin En İyi 20 Yazılım Programı

PCB Kart Nedir? PCB Kart Yapısı ve Türleri

Bilim Nedir? Bilimsel Yöntem Aşamaları Nelerdir?

Endüstri Mühendisi