एम्बेडेड सिस्टीमसाठी एआय: ते सर्वकाही का बदलत आहे

एआय पूर्वी मोठ्या सर्व्हर आणि क्लाउड जीपीयूवर असायचे. आता ते आकुंचन पावत आहे आणि सेन्सर्सच्या अगदी शेजारी सरकत आहे. एम्बेडेड सिस्टमसाठी एआय हे फार दूरचे आश्वासन नाही - ते आधीच फ्रिज, ड्रोन, वेअरेबल्समध्ये गुंजत आहे ... अगदी "स्मार्ट" दिसत नसलेल्या उपकरणांमध्ये देखील.

हे बदल का महत्त्वाचे आहे, ते का कठीण आहे आणि कोणते पर्याय तुमच्या वेळेला पात्र आहेत हे येथे आहे.

या लेखानंतर तुम्हाला वाचायला आवडतील असे लेख:

🔗 नैतिक अनुपालन आणि पारदर्शक एआय प्रणाली सुनिश्चित करणारी सर्वोत्तम एआय प्रशासन साधने
नैतिक, अनुपालनशील आणि पारदर्शक एआय राखण्यास मदत करणाऱ्या साधनांसाठी मार्गदर्शक.

🔗 एआयसाठी ऑब्जेक्ट स्टोरेज: निवडी, निवडी, निवडी
एआय वर्कलोडसाठी तयार केलेल्या ऑब्जेक्ट स्टोरेज पर्यायांची तुलना.

🔗 एआयसाठी डेटा स्टोरेज आवश्यकता: तुम्हाला खरोखर काय माहित असणे आवश्यक आहे
एआय डेटा स्टोरेजचे नियोजन करताना विचारात घेण्यासारखे महत्त्वाचे घटक.

एम्बेडेड सिस्टीमसाठी एआय🌱

एम्बेडेड उपकरणे लहान असतात, बहुतेकदा बॅटरीवर चालणारी असतात आणि संसाधनांची कमतरता असते. तरीही AI मोठे विजय मिळवते:

• क्लाउड राउंड-ट्रिप्सशिवाय रिअल-टाइम निर्णय

• डिझाइननुसार गोपनीयता - कच्चा डेटा डिव्हाइसवर राहू शकतो.

• विलंब कमी करा .

• काळजीपूर्वक मॉडेल + हार्डवेअर निवडींद्वारे ऊर्जा-जागरूक अनुमान

हे हाताने वापरता येणारे फायदे नाहीत: संगणकाला कडेला नेल्याने नेटवर्क अवलंबित्व कमी होते आणि अनेक वापराच्या प्रकरणांमध्ये गोपनीयता मजबूत होते [1].

युक्ती क्रूर शक्ती वापरणे नाही - ती मर्यादित संसाधनांसह हुशारी असणे आहे. बॅकपॅकसह मॅरेथॉन धावण्याचा विचार करा ... आणि अभियंते विटा काढत राहतात.

एम्बेडेड सिस्टीमसाठी एआयची जलद तुलना सारणी 📝

(हो, असमान. वास्तवही तसेच आहे.)

एम्बेडेड उपकरणांवर एआय उद्योगासाठी का महत्त्वाचे आहे 🏭

केवळ प्रचारच नाही: फॅक्टरी लाईन्सवर, कॉम्पॅक्ट मॉडेल्समध्ये दोष आढळतात; शेतीमध्ये, कमी-शक्तीचे नोड्स शेतातील मातीचे विश्लेषण करतात; वाहनांमध्ये, सुरक्षा वैशिष्ट्ये ब्रेक लावण्यापूर्वी "घरी फोन" करू शकत नाहीत. जेव्हा विलंब आणि गोपनीयता अविचारी असते , तेव्हा संगणकाला काठावर हलवणे हा एक धोरणात्मक फायदा असतो [1].

टिनीएमएल: एम्बेडेड एआयचा मूक नायक 🐜

टिनीएमएल किलोबाइट्स ते काही मेगाबाइट्स रॅम असलेल्या मायक्रोकंट्रोलरवर मॉडेल्स चालवते - तरीही कीवर्ड स्पॉटिंग, जेश्चर रेकग्निशन, अॅनोमली डिटेक्शन आणि बरेच काही करते. हे उंदराला वीट उचलताना पाहण्यासारखे आहे. विचित्र समाधानकारक.

एक जलद मानसिक मॉडेल:

• डेटा फूटप्रिंट्स : लहान, स्ट्रीमिंग सेन्सर इनपुट.

• मॉडेल्स : कॉम्पॅक्ट सीएनएन/आरएनएन, क्लासिकल एमएल, किंवा स्पार्सिफाइड/क्वांटाइज्ड नेट.

• बजेट : मिलीवॅट्स, वॅट्स नाही; केबी-एमबी, जीबी नाही.

हार्डवेअर पर्याय: किंमत विरुद्ध कामगिरी ⚔️

हार्डवेअर निवडताना अनेक प्रकल्प अडचणीत येतात:

• रास्पबेरी पाय वर्ग : अनुकूल, सामान्य-उद्देशीय सीपीयू; प्रोटोटाइपसाठी ठोस.

• NVIDIA Jetson : उद्देशाने बनवलेले एज एआय मॉड्यूल्स (उदा., ओरिन) जे शेकडो TOPS पर्यंत - उत्तम, परंतु अधिक महाग आणि पॉवर-हेव्हीअर [4].

• गुगल कोरल (एज टीपीयू) सुमारे २ वॅट (~२ वॅट/वॅट) वर ~४ वॅट्स देणारा एएसआयसी अ‍ॅक्सिलरेटर - जेव्हा तुमचे मॉडेल मर्यादांमध्ये बसते तेव्हा उत्कृष्ट परफॉर्मन्स/वॅट्स. [3]

• स्मार्टफोन SoCs (स्नॅपड्रॅगन) : डिव्हाइसवर मॉडेल्स कार्यक्षमतेने चालविण्यासाठी NPUs आणि SDKs सह पाठवा.

नियम: शिल्लक खर्च, थर्मल्स आणि गणना. "पुरेसे चांगले, सर्वत्र" हे बहुतेकदा "अत्याधुनिक, कुठेही नाही" पेक्षा जास्त असते.

एम्बेडेड सिस्टीमसाठी एआयमधील सामान्य आव्हाने 🤯

अभियंते नियमितपणे खालील गोष्टींशी झुंजतात:

• कमी मेमरी : लहान उपकरणे महाकाय मॉडेल्स होस्ट करू शकत नाहीत.

• बॅटरी बजेट : प्रत्येक मिलीअँप महत्त्वाचा.

• मॉडेल ऑप्टिमायझेशन:

  • परिमाणीकरण → लहान, जलद int8/float16 वजने/सक्रियता.

  • छाटणी → विरळतेसाठी क्षुल्लक वजने काढून टाका.

  • क्लस्टरिंग/वजन वाटणी → पुढे कॉम्प्रेस करा.
    डिव्हाइसवरील कार्यक्षमतेसाठी हे मानक तंत्र आहेत [2].

• स्केलिंग अप : क्लासरूम आर्डूइनो डेमो ≠ सुरक्षितता, सुरक्षितता आणि जीवनचक्र मर्यादा असलेली ऑटोमोटिव्ह उत्पादन प्रणाली.

डीबगिंग? हातमोजे घालून... कीहोलमधून पुस्तक वाचतानाचे चित्र.

तुम्हाला लवकरच आणखी काही व्यावहारिक अनुप्रयोग दिसतील 🚀

• डिव्हाइसवरील आरोग्यविषयक माहिती देणारे स्मार्ट वेअरेबल्स

• आयओटी कॅमेरे कच्चे फुटेज स्ट्रीम न करता कार्यक्रमांचे ध्वजांकन करतात.

• हँड्स-फ्री नियंत्रणासाठी ऑफलाइन व्हॉइस असिस्टंट

• तपासणी, वितरण आणि अचूकतेसाठी स्वायत्त ड्रोन

थोडक्यात: एआय अक्षरशः जवळ येत आहे - आपल्या मनगटांवर, आपल्या स्वयंपाकघरांमध्ये आणि आपल्या पायाभूत सुविधांमध्ये.

डेव्हलपर्स कसे सुरुवात करू शकतात 🛠️

1. ब्रॉड टूलिंग आणि MCU→मोबाइल कव्हरेजसाठी टेन्सरफ्लो लाइटने सुरुवात करा

2. जर तुम्ही पायटॉर्चच्या भूमीवर राहत असाल आणि मोबाईल आणि एम्बेडेड [5] वर डिव्हाइसवर सहज रनटाइम हवा असेल तर एक्झिक्युटॉर्च एक्सप्लोर करा

3. जलद, आनंददायी प्रोटोटाइपिंगसाठी Arduino + TinyML किट्स वापरून पहा

4. व्हिज्युअल पाइपलाइन पसंत करतात का? एज इम्पल्स डेटा कॅप्चर, प्रशिक्षण आणि तैनातीसह अडथळा कमी करते.

5. हार्डवेअरला प्रथम श्रेणीचे नागरिक म्हणून वागवा - CPU वर प्रोटोटाइप करा, नंतर तुमच्या टार्गेट एक्सीलरेटरवर (एज TPU, जेटसन, NPU) लेटन्सी, थर्मल्स आणि अचूकता डेल्टाची पुष्टी करण्यासाठी प्रमाणित करा.

मिनी-व्हिग्नेट: एक टीम कॉइन-सेल सेन्सरवर कंपन-विसंगती डिटेक्टर पाठवते. फ्लोट32 मॉडेल पॉवर बजेट चुकवते; int8 क्वांटायझेशन प्रत्येक अनुमानानुसार ऊर्जा कमी करते, मेमरी ट्रिम करते आणि MCU चे ड्यूटी-सायकलिंग काम पूर्ण करते - नेटवर्कची आवश्यकता नाही [2,3].

एम्बेडेड सिस्टीमसाठी एआयची शांत क्रांती 🌍

जाणणे → विचार करणे → कृती करणे शिकत आहेत . बॅटरी लाइफ नेहमीच आपल्याला त्रास देईल, परंतु मार्ग स्पष्ट आहे: अधिक घट्ट मॉडेल्स, चांगले कंपायलर, स्मार्ट अ‍ॅक्सिलरेटर. परिणाम? तंत्रज्ञान जे अधिक वैयक्तिक आणि प्रतिसाद देणारे वाटते कारण ते फक्त जोडलेले नाही - ते लक्ष देणे आहे.

संदर्भ

[1] ETSI (मल्टी-अ‍ॅक्सेस एज कॉम्प्युटिंग) - विलंब/गोपनीयता फायदे आणि उद्योग संदर्भ.
ETSI MEC: नवीन श्वेतपत्रिका आढावा

[2] गुगल टेन्सरफ्लो मॉडेल ऑप्टिमायझेशन टूलकिट - डिव्हाइसवरील कार्यक्षमतेसाठी क्वांटायझेशन, प्रुनिंग, क्लस्टरिंग.
टेन्सरफ्लो मॉडेल ऑप्टिमायझेशन मार्गदर्शक

[3] गुगल कोरल एज टीपीयू - एज अ‍ॅक्सिलरेशनसाठी परफ/डब्ल्यू बेंचमार्क.
एज टीपीयू बेंचमार्क

[4] NVIDIA Jetson Orin (अधिकृत) - एज AI मॉड्यूल्स आणि परफॉर्मन्स एन्व्हलप्स.
Jetson Orin मॉड्यूल्सचा आढावा

[5] पायटॉर्च एक्झिक्युटॉर्च (अधिकृत दस्तऐवज) - मोबाइल आणि एजसाठी डिव्हाइसवरील पायटॉर्च रनटाइम.
एक्झिक्युटॉर्च विहंगावलोकन

अधिकृत एआय असिस्टंट स्टोअरमध्ये नवीनतम एआय शोधा.

आमच्याबद्दल