TinyML将彻底改变嵌入式系统上的机器学习

机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 因从用户数据中获取有价值洞察的需求，已成为各个领域的关键。最初仅限于Web服务器和云基础设施，智能手机的出现使得边缘设备上的ML成为可能。Google的TensorFlow Lite (TF Lite) 项目进一步扩展了机器学习概念，催生了微型机器学习 (TinyML) 领域。

什么是TinyML？

TinyML指的是在具有低计算资源的嵌入式系统（如微控制器和数字信号处理器）上应用ML和深度学习模型。这些系统具有超低功耗、有限的RAM和闪存，并且具有高延迟。TF Lite目前是TinyML的主要框架，支持微控制器、嵌入式Linux、Android和iOS平台。TinyML模型体积小巧，通常为几千字节，并在设备内执行特定的认知任务。

TinyML的工作原理

TF Lite是一个利用循环神经网络的深度学习框架，它捕获连接到微控制器的传感器的数据。这些数据被发送到云平台进行模型训练。离线批量训练后，训练好的模型被移植回嵌入式系统。然后，模型消耗来自传感器的实时数据，并应用ML技术来推导推断。TinyML模型经过严格验证，以确保长期相关性，而无需频繁重新训练。

TinyML的优势

TinyML为边缘设备和物联网应用提供了多种优势：

1. 低占用空间：TinyML模型紧凑，易于移植到微控制器和低功耗设备。

2. 低功耗：TinyML应用理想情况下消耗的功率低于1毫瓦，从而实现长期运行而无需充电或更换电池。

3. 低延迟：推断在本地进行，无需将数据传输到云端。这降低了网络延迟，并最大限度地减少对外部服务器的依赖。

4. 低带宽：TinyML应用不依赖于与服务器或云端的持续数据交换，即使互联网连接有限或没有互联网连接，也能运行。

5. 隐私：TinyML应用在本地执行ML任务，无需将敏感用户数据转移到外部或存储在外部。

6. 低成本：TinyML专为32位微控制器和DSP设计，这些是大规模运行ML应用的经济实惠的解决方案。

开始使用TinyML

要使用TF Lite开始TinyML，需要一个支持的微控制器板和一台用于设计ML模型的计算机或笔记本电脑。TF Lite支持各种板，如Arduino Nano 33 BLE Sense、STM32F746 Discovery kit和Espressif ESP32-DevKitC。针对每个硬件平台特定的编程工具，利用TF Lite库，促进模型的构建、训练和移植。TF Lite的开源性质允许在不支付许可费的情况下进行修改。

TF Lite for Microcontrollers支持ML操作的一个子集。该库提供了图像分类、对象检测、语音识别等示例模型。这些模型是学习和开发TinyML应用的起点。

TinyML的应用

尽管仍处于早期阶段，TinyML已在各个领域中找到了实际应用：

1. 工业自动化：预测性维护、机器优化和制造中的故障检测。

2. 农业：植物疾病和害虫检测、农业自动化。

3. 医疗保健：疾病早期检测、健身设备和医疗设备。

4. 零售：库存管理、客户偏好分析。

5. 交通：交通监控、事故检测。

6. 执法：非法活动检测、ATM安全。

7. 海洋生物保护：实时监控以保护鲸鱼和海洋生物。

TinyML的未来

凭借其小占用空间、低功耗和减少对云的依赖，TinyML在边缘设备上的窄AI实施方面具有巨大潜力。随着物联网行业和领域特定领域越来越多地采用ML，TinyML将在增强隐私和安全方面发挥重要作用。虽然uTensor和ARM的CMSIS-NN等其他框架正在开发中，但TF Lite仍然是首选。社区支持与芯片设计师的合作将有助于推动TinyML进入主流。

TinyML代表了嵌入式系统和ML的融合，为物联网行业和ML专家面临的挑战提供了解决方案。凭借其小尺寸、低功耗和低延迟，TinyML有望改变嵌入式系统和机器人的设计。随着硬件支持和编程工具的扩展，TinyML可能会在机器学习和AI领域获得 prominence。