前谷歌工程師Pete Warden被廣泛視為TinyML概念的開創人之一,他最近離開了谷歌,成立了一家智能傳感器初創公司Useful Sensors,致力于開發支持人工智能(AI)的傳感器模塊。Useful Sensors希望為消費電子和家用電器應用的傳感器嵌入AI功能。
TinyML指在超低功耗等資源受限的環境(通常是微控制器)中運行AI或機器學習(ML)。Warden曾是谷歌TensorFlow Mobile團隊的技術負責人,此前他曾創立Jetpac,一家被谷歌于2014年收購的早期AI初創公司。他還出版了一本關于TinyML的教科書。
創立Useful Sensors的初衷,Warden意在加速將AI功能添加到從電燈開關到電視等所有家用電器中。
Warden表示:“我一直想打造這樣一種產品,當我們看向電燈開關,并說‘開燈’,電燈就能馬上點亮。或者當我坐在沙發上看電視,起身準備泡杯茶時,電視就自動暫停。或者當我做幻燈片演示時,能更方便地滑動到下一張幻燈片。這些都是我們討論多年的TinyML用例。”
機器學習能夠以無需大量計算、低功耗且低成本的方式將這種AI智能添加到我們的日常物品中。不過,注意到目前消費電子及家電制造商對這項技術的應用現狀,Warden感到很失望。
Warden在Google團隊致力于為微控制器開發開源的ML框架TensorFlow Lite,并且還通過出書、示例、課程和研討會等途徑積極推廣TinyML,但其應用進展仍然相當緩慢。
Warden去拜訪家用電器制造商,并告訴他們所有這些好用的軟件都是免費的,并且使用很方便,但那些制造商常常反饋:“我們幾乎沒有軟件工程團隊,更沒有ML團隊,能否以很經濟的價格直接為我們提供一種語音接口或類似的其他交互接口?”
這便是Warden創立Useful Sensors的原因,旨在為消費電子和家電制造商提供“滿足他們需求,并且可以拿來就直接使用的產品”。在傳感器中嵌入AI的方案,已經在物聯網智能傳感器和傳感器融合領域討論了多年。
Warden說:“業界一直朝著這個方向努力。我們希望可以切實解決端到端的問題,提供無需復雜定制就能直接使用的方案,即利用現成解決方案來解決這些特定問題。”
據麥姆斯咨詢介紹,Useful Sensors推出了第一款產品,一種人員監測傳感器。它在一個20 mm x 20 mm的電路板上,正面集成了一個攝像頭,背面有一個微控制器。該電路板有兩路輸出:當傳感器探測到人員時管腳輸出升高,另一個I2C接口提供信息,例如:人在攝像頭探測區中的位置、人是否在看設備以及基本的面部識別(例如:可以區分家庭成員)。
Warden表示,目前來看,潛在客戶對該產品的以下應用比較感興趣:
- 智能風扇,跟隨用戶轉動;
- 筆記本電腦,用戶離開時自動鎖定屏幕;
- 環繞音箱系統,定位人員所在位置,營造更好的音場效果。
Warden透露,手勢控制是潛在客戶感興趣的另一應用,迄今為止,對這款產品最感興趣的是智能電視和筆記本電腦制造商,而不是電器制造商。
構建數據集
Useful Sensors不開發自己的芯片,它們專注于微控制器端,至少目前如此。
Useful Sensors將其價值定位在構建數據集和模型開發,瞄準那些核心業務不包括構建自己模型和數據集的客戶。
是客戶不想進行ML開發,還是因為早期軟件是一個無法逾越的障礙?Warden同意早期軟件和碎片化的硬件環境是部分原因。
“即使所有這些問題都得到了解決,客戶仍然需要學習如何構建數據集來訓練ML模型。”Warden說,“要構建高質量的數據集,需要大量的專業知識,這對許多公司來說,是他們核心業務之外的專業領域。”
用于訓練ML模型的數據集,即使是TinyML模型,也需要盡可能高的質量,以確保可靠性。對于人員檢測,這意味著數據集需要確保代表所有類型的人員,以使模型在不同的環境和背景下盡可能可靠。因此,Useful Sensors計劃利用社區用戶來探尋可能沒有覆蓋的數據。
Warden說:“這是我們嘗試讓創客社區參與進來的主要原因。我們需要外界的反饋,讓我們知道是否遺漏了一些東西……我們還計劃尋求測試傳感器的方法,通過第三方測試,看看它們在不同社區和不同類型人身上的效果。”
安全和隱私
當然,Warden也敏銳地意識到,在家用電器中添加攝像頭會帶來安全和隱私問題。Warden希望他們推出的人員探測傳感器能夠得到第三方認證,以確保黑客無法訪問其攝像頭。其傳感器模塊的I2C接口僅涉及關于場景的元數據(非全幀圖像),并且該模塊上沒有網絡連接。
“電視和筆記本電腦會涉及人們的私密生活場景,影響巨大。”他說,“我們認為這樣的設計將是更好的隱私解決方案。”
Useful sensors的產品路線圖上還有其他類型的傳感器,下一款產品很有可能是語音識別傳感器,同樣使用微控制器而不是專門芯片。
審核編輯:劉清
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原文標題:TinyML之父創業,推動機器學習真正進入微型傳感器
文章出處:【微信號:MEMSensor,微信公眾號:MEMS】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。
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