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邊緣人工智能的前景在哪?機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案!

TDK中國(guó) ? 來(lái)源:未知 ? 2023-09-06 12:15 ? 次閱讀
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物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的進(jìn)步為大量設(shè)備帶來(lái)了互聯(lián)網(wǎng)連接能力,此外,邊緣計(jì)算的發(fā)展如今還為邊緣設(shè)備提供機(jī)器學(xué)習(xí)*1,將人工智能的版圖從云端擴(kuò)展到外圍。本期推文將深入介紹一款突破性的軟件解決方案,它可將從根本上簡(jiǎn)化部署,在邊緣設(shè)備上輕松實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)。

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在邊緣計(jì)算的背景下,邊緣設(shè)備僅指在網(wǎng)絡(luò)邊緣運(yùn)行并采集、處理和分析數(shù)據(jù)的設(shè)備。例如智能手機(jī)、安防攝像頭、智能揚(yáng)聲器以及各種其他設(shè)備。近年來(lái),隨著邊緣人工智能技術(shù)的興起,在機(jī)器學(xué)習(xí)功能的加持下,這些設(shè)備變得更加智能。

邊緣人工智能*2是通過(guò)人工智能在邊緣設(shè)備上采集、處理和分析數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)的統(tǒng)稱。通常,實(shí)現(xiàn)人工智能需要大量數(shù)據(jù)和強(qiáng)大的計(jì)算能力,因此往往都運(yùn)行在基于云的服務(wù)器上。而借助邊緣人工智能技術(shù),數(shù)據(jù)能夠在設(shè)備內(nèi)部進(jìn)行處理,減少了與數(shù)據(jù)傳輸相關(guān)的延遲和成本,并且也更能保障隱私安全。

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在邊緣計(jì)算中,數(shù)據(jù)在設(shè)備上進(jìn)行處理,而不是發(fā)送到云端,

從而減少了傳輸延遲、安全風(fēng)險(xiǎn)和功耗。

這些都是邊緣人工智能本身具備的優(yōu)勢(shì)。

邊緣設(shè)備與邊緣人工智能技術(shù)相結(jié)合,不斷拓寬物聯(lián)網(wǎng)(IoT)的應(yīng)用領(lǐng)域。自動(dòng)駕駛汽車、工廠自動(dòng)化和醫(yī)療設(shè)備管理等應(yīng)用場(chǎng)景,這些都是邊緣設(shè)備在需要實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理和決策的環(huán)境中發(fā)揮關(guān)鍵作用的典型示例。

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邊緣人工智能以往都是在具備強(qiáng)大處理能力的設(shè)備上實(shí)現(xiàn),例如智能手機(jī)和平板電腦。然而,隨著物聯(lián)網(wǎng)的迅速普及,一種名為 TinyML(微型機(jī)器學(xué)習(xí))*3 的技術(shù)日益引起大家的廣泛關(guān)注和濃厚興趣,借助該技術(shù),原先能力有限的小型設(shè)備也能夠執(zhí)行板載機(jī)器學(xué)習(xí)的功能。

一般而言,機(jī)器學(xué)習(xí)都是在高性能計(jì)算機(jī)或云服務(wù)器上執(zhí)行的,這需要大量?jī)?nèi)存和高速處理器,從而產(chǎn)生相應(yīng)的電力消耗。因此,可以基于大量數(shù)據(jù)集執(zhí)行大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)模型,從而實(shí)現(xiàn)高度精確的圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等工作任務(wù)。然而,工作流程的每一環(huán)節(jié)(包括數(shù)據(jù)采集、模型開(kāi)發(fā)和驗(yàn)證)通常都需要由各專業(yè)領(lǐng)域經(jīng)驗(yàn)豐富的工程師負(fù)責(zé)處理。

TinyML是一種專為小型設(shè)備開(kāi)發(fā)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),利用該技術(shù),即使在處理能力有限的微控制器(MCU)上也能實(shí)現(xiàn)邊緣人工智能。隨著該技術(shù)的推出,預(yù)計(jì)很快會(huì)有更小巧的低功耗物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備問(wèn)世。現(xiàn)在,幾乎任何具有傳感器和邊際計(jì)算能力的設(shè)備上都可以運(yùn)行機(jī)器學(xué)習(xí)推理,為這些設(shè)備賦予更高的智能。

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Qeexo是一家硅谷初創(chuàng)公司,于2023年加入TDK集團(tuán),致力于開(kāi)發(fā)針對(duì)邊緣設(shè)備的機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案,重點(diǎn)關(guān)注TinyML 技術(shù)。Qeexo AutoML是一款端到端“無(wú)代碼”(即不需要以某種編程語(yǔ)言手寫代碼)平臺(tái),這樣即便不是研發(fā)工程師,通過(guò)這款平臺(tái)也能在小型邊緣設(shè)備上實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)。用戶在基于Web的直觀界面中工作,可輕松執(zhí)行構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)所需的所有步驟:首先采集原始數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理,然后訓(xùn)練和完善識(shí)別模型,最后創(chuàng)建完整的軟件包,并安裝到邊緣設(shè)備上,最終基于機(jī)器學(xué)習(xí)的智能產(chǎn)品開(kāi)始發(fā)揮作用。

TDK目前正在研發(fā)i3微模塊,這是一款超緊湊型傳感器模塊,內(nèi)置邊緣人工智能,用于實(shí)施預(yù)測(cè)性維護(hù),即在工廠和類似設(shè)施在異常和故障發(fā)生前進(jìn)行預(yù)測(cè),并率先采取行動(dòng)。各類傳感器(包括振動(dòng)、溫度和氣壓傳感器)以及邊緣人工智能和網(wǎng)狀網(wǎng)絡(luò)功能都集成到一個(gè)緊湊型封裝中,無(wú)需依賴人力亦可監(jiān)控設(shè)備狀況,從而有助于充分減少停機(jī)時(shí)間并提高生產(chǎn)力。

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超緊湊型傳感器模塊i3微模塊--在故障發(fā)生之前預(yù)測(cè)異常

Qeexo的產(chǎn)品管理總監(jiān)Michael A. Gamble闡述了Qeexo AutoML的重要現(xiàn)實(shí)意義。“過(guò)去,嵌入式設(shè)備的機(jī)器學(xué)習(xí)是一個(gè)漫長(zhǎng)而復(fù)雜的過(guò)程,需要具備高度專業(yè)的工程設(shè)計(jì)技能。Qeexo AutoML能夠讓幾乎任何人(包括那些不熟悉技術(shù)的人)都可以使用精簡(jiǎn)的端到端Web界面完成相同的工作。與數(shù)字設(shè)計(jì)工具和音頻工作站軟件面向幾乎所有獨(dú)具創(chuàng)意靈感的人群開(kāi)放圖像藝術(shù)和音樂(lè)制作的方式類似,AutoML為機(jī)器學(xué)習(xí)創(chuàng)造了公平的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境。簡(jiǎn)而言之,我們認(rèn)為 Qeexo AutoML是機(jī)器學(xué)習(xí)的‘民主化’技術(shù)平臺(tái)?!?/span>

邊緣設(shè)備技術(shù)的進(jìn)步激勵(lì)了眾多具有復(fù)雜機(jī)器學(xué)習(xí)功能的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和微控制器產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)。隨著Qeexo AutoML等工具的面世,現(xiàn)在可以更快地創(chuàng)建在邊緣設(shè)備上運(yùn)行的復(fù)雜機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

由邊緣人工智能負(fù)責(zé)處理從邊緣設(shè)備的傳感器中采集的數(shù)據(jù),大大擴(kuò)展了可行解決方案的選擇范圍。

Gamble指出:“將Qeexo的機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案與TDK的傳感器設(shè)備相結(jié)合,將使我們能夠?yàn)榭蛻魩?lái)一站式集成解決方案。我們期待在開(kāi)發(fā)和提供智能邊緣解決方案方面與更多的伙伴建立協(xié)作關(guān)系,充分發(fā)揮彼此的優(yōu)勢(shì)。”

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如今,邊緣設(shè)備不再局限于采集和傳輸數(shù)據(jù)用途,開(kāi)始向具有自主學(xué)習(xí)能力的智能系統(tǒng)演變。先進(jìn)的制造設(shè)施(有時(shí)稱之為“智能”工廠)將開(kāi)始為幾乎每臺(tái)機(jī)器和設(shè)備配備邊緣設(shè)備。在消費(fèi)領(lǐng)域,邊緣設(shè)備則以移動(dòng)產(chǎn)品和智能手機(jī)的形式廣泛存在。在AutoML、TinyML和邊緣人工智能等工具的驅(qū)動(dòng)下,人工智能預(yù)計(jì)將變得日益普及,隨處可見(jiàn)。這一切都將對(duì)我們的日常生活、企業(yè)發(fā)展和整個(gè)行業(yè)產(chǎn)生積極深遠(yuǎn)的影響。

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*1 - 機(jī)器學(xué)習(xí):指計(jì)算機(jī)使用特定算法和統(tǒng)計(jì)模型通過(guò)數(shù)據(jù)自主學(xué)習(xí)的技術(shù)。它基于大量數(shù)據(jù)挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則,并根據(jù)這些結(jié)果做出預(yù)測(cè)和決策。

*2 - 邊緣人工智能:通用術(shù)語(yǔ),指在網(wǎng)絡(luò)末端(邊緣)運(yùn)行的設(shè)備上運(yùn)行人工智能算法以采集、處理和分析數(shù)據(jù)的相關(guān)技術(shù)。

*3 - TinyML:一種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),使處理能力有限的嵌入式設(shè)備或配備微控制器的小型設(shè)備上也能執(zhí)行人工智能算法。

以上就是機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案的介紹,若您對(duì)我們的產(chǎn)品有興趣,可發(fā)送您的需求至TDK.Product-CN@tdk.com,或點(diǎn)擊公眾號(hào)菜單欄的”聯(lián)系我們”后選擇在線咨詢。謝謝!


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