Edge Impulse обеспечивает машинное обучение на встроенных устройствах Cortex-M

Раньше искусственный интеллект можно было встретить исключительно только в облаке, но это приводит к задержкам для пользователей и более высоким затратам для провайдера, поэтому в настоящее время очень распространен искусственный интеллект на мобильных телефонах или других системах, работающих на прикладных процессорах.

В последнее время наблюдается стремление предоставить возможности машинного обучения даже встроенным системам более низкого уровня, работающим на микроконтроллерах, что мы видели в процессоре GAP8 RISC-V IoT или ядре Arm Cortex-M55 и микро NPU Ethos-U55 для микроконтроллеров на основе ядра Cortex-М, а также Tensorflow Lite.

Edge Impulse — это еще одно решение, которое призвано упростить развертывание приложений машинного обучения на встроенных устройствах на основе ядра Cortex-M (также называемых Embedded ML или TinyML) путем сбора реальных данных датчиков, обучения ML-моделей этим данным в облаке и последующего развертывания модели на встроенном устройстве.

В мае прошлого года компания сотрудничала с Arduino и объявила о поддержке Arduino Nano 33 BLE Sense и других 32-битных плат Arduino. Решение поддерживает распознавание движения, компьютерное зрение и распознавание звука для обнаружения разбития стекла, гидравлических ударов, производственных дефектов и т. д.

Платы Arduino — не единственные поддерживаемые устройства, так как вы также можете попробовать Edge Impulse на следующих аппаратных платформах:

• ST B-L475E-IOT01A IoT Discovery Board на базе STM32L Cortex-M4 микроконтроллера.
• Eta Compute ECM3532 AI Sensor board с Arm Cortex-M3  и 16-битным DSP
• OpenMV Cam H7 Plus с STM32H7 Cortex-M7 MCU, особенно полезно для компьютерного зрения TinyML
• Мобильный телефон. Насколько мы понимаем, это не обязательно должен быть Android или iOS, поскольку вам будет представлен QR-код для доступа к ссылке в вашем веб-браузере для подключения к датчикам и микрофону.

Вы найдете документацию для начала работы на официальном сайте. В настоящее время поддерживается также одно устройство сообщества: терминал Wio с микроконтроллером SAMD51 Cortex-M4. Компания Seeed Studio сделала забавное фото, которое заставило нас написать об Edge Impulse.

Они подключили газовый датчик к терминалу Wio с помощью Edge Impulse, который мог определять различные типы алкогольных напитков (пиво, маотай и другой ликер), используя состав газа. Все это объясняется в их посте. Система включает в себя Node.js, Arduino CLI, Edge Impulse CLI и последовательный монитор.

Источник: cnx-software.ru

Комментарии: