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SensiML端到端AI工具包

星星科技指導(dǎo)員 ? 來源:意法半導(dǎo)體 ? 作者:意法半導(dǎo)體 ? 2022-05-12 09:50 ? 次閱讀
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有沒有辦法在邊緣簡化機(jī)器學(xué)習(xí)算法的創(chuàng)建和驗證?這是 SensiML 在Virtual ST Developers Conference 2020期間的熱門演講中回答的一個問題。人工智能在展會上占有重要地位。我們甚至在 ST 博客主辦的設(shè)計公司圓桌會議上看到了它。在討論過程中,小組成員解釋了客戶如何開始要求具有機(jī)器學(xué)習(xí)功能的產(chǎn)品。因此,我們認(rèn)為有必要與ST 合作伙伴計劃成員 SensiML 的首席執(zhí)行官兼創(chuàng)始人 Chris Roger 坐下來了解他的團(tuán)隊在 ST 開發(fā)者大會上展示的工具的范圍和重要性的更多背景信息。

挑戰(zhàn):前端數(shù)據(jù)收集

盡管專家們多年來一直在談?wù)撍吘壍臋C(jī)器學(xué)習(xí)仍然是一項年輕的技術(shù)。因此,工程師經(jīng)常不得不依賴許多不同的工具和復(fù)雜的工作流程。因此,當(dāng)團(tuán)隊從開發(fā)過程的一個步驟轉(zhuǎn)移到下一個步驟時,他們可能會面臨更大的挑戰(zhàn)。SensiML 使用涵蓋數(shù)據(jù)捕獲、算法生成和驗證的端到端工具包解決了這個問題。此外,SensiML 解決方案也是透明的,可通過 GUI 和 Python IDE 進(jìn)行擴(kuò)展。因此,一旦團(tuán)隊開始掌握機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序,他們就不會超越它,但新手仍然可以使用它。事實上,該公司提供了許多教程和視頻以上解釋了工程師如何使用 SensiML 工具包。因此,我們認(rèn)為有必要進(jìn)一步推動對話,并決定與 Chris 討論 TinyML 應(yīng)用程序的一些主要缺陷,以及他的團(tuán)隊正在做些什么來進(jìn)一步優(yōu)化工作流程。

數(shù)據(jù)采集

SensiML 數(shù)據(jù)倉庫和 SensorTile.box 支持

數(shù)據(jù)捕獲本身就是一個難以解決的問題,因為那些沒有數(shù)據(jù)的人必須進(jìn)行大量投資才能獲得數(shù)據(jù),因為擁有數(shù)據(jù)的人寧愿自己保留也不愿分享。因此,SensiML 是一個獨(dú)特的合作伙伴,因為該公司解決了這兩個問題。首先,它提供了一個用作數(shù)據(jù)集庫的數(shù)據(jù)倉庫。一些示例甚至附帶教程,以幫助剛接觸機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序的團(tuán)隊。其次,SensiML工具包連接到SensorTile.box,使用ST的傳感器平臺采集信息。 上面的視頻演示實際上展示了如何使用我們的電路板快速捕捉風(fēng)扇振動。只需點(diǎn)擊幾下,SensiML 軟件就可以通過串行端口傳輸傳感器的數(shù)據(jù)。

從 BLE 到 MQTT

SensiML CEO 還告訴我們他的工程師如何使用 SensorTile 來評估低功耗藍(lán)牙的局限性。該協(xié)議的低數(shù)據(jù)速率迫使他們依賴外部存儲卡,因為系統(tǒng)無法一次傳輸所有內(nèi)容。因此,SensiML 團(tuán)隊意識到他們需要一些更強(qiáng)大的東西,特別是對于工業(yè)應(yīng)用。Chris 解釋說,他的團(tuán)隊致力于使用 MQTT 協(xié)議與 ST 傳感器進(jìn)行交互。這需要時間,但他們最終能夠使用 MQTT over serial 來減少開銷,同時受益于更高的數(shù)據(jù)速率。如今,SensiML 用戶只需選擇一個選項即可輕松利用所有這些功能。

優(yōu)化工作流程

自動貼標(biāo)

SensiML 演示文稿引人注目的另一個原因是它解決了一個經(jīng)常被設(shè)計師忽視的挑戰(zhàn):標(biāo)簽。擁有一個或多個 AI 項目的團(tuán)隊知道數(shù)據(jù)收集的難度。我們最近在分享 ST 工程師如何設(shè)計我們的嬰兒哭泣檢測器應(yīng)用程序時強(qiáng)調(diào)了這一事實。數(shù)據(jù)采集??具有挑戰(zhàn)性。然而,一旦工程師有了數(shù)據(jù)集,他們?nèi)匀恍枰獙ζ溥M(jìn)行標(biāo)記,這是另一個影響巨大的復(fù)雜過程。大多數(shù)競爭框架都以龐大的 CSV 文件開始,這些文件變得非常笨拙。這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)很容易出錯,部分原因是標(biāo)記過程變得如此乏味。

SensiML 使用捕獲信號并標(biāo)記它們的工具解決了這個問題。例如,它的數(shù)據(jù)洞察技術(shù)可以自動化標(biāo)簽操作。用戶首先描述了幾十個例子。然后,該工具包會推斷出它認(rèn)為是相同的樣本。因此,工程師只需要驗證工具的自動標(biāo)簽或更改一些虛假數(shù)據(jù)。最終,這個過程變得更簡單、更快、更愉快。SensiML 還提供版本控制功能。如果團(tuán)隊處理多個數(shù)據(jù)集并由于問題不斷增加而希望回溯到較早的注釋,他們可以使用回滾功能返回到首選會話。

使用 STM32CubeMX 和 LSM6DSOX

上面的視頻很好地解釋了 SensiML 工作流程,并展示了工程師如何更快地開發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序。此外,Chris 還告訴我們,工作流優(yōu)化的下一步是與STM32CubeMX更好地交互。

審核編輯:郭婷

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