資料介紹
作者 Mark Patrick
將AI推向邊緣的影響
在上一篇文章中,我們探索了將AI推向網(wǎng)絡(luò)邊緣的一些有力論點。本篇連載文章中,我們將討論哪些AI應(yīng)用能真正從這種方法中受益。首先,回顧一下在網(wǎng)絡(luò)邊緣實施AI的原因可以提供一些重要提示。請查看以下任何一項是否適用于項目:
● 無法訪問快速、穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)連接
● 產(chǎn)品在受限環(huán)境中運行
● 項目需要交付實時AI
● 可用預(yù)算有限
考慮到上述因素,通過在邊緣運行ML模型可以使哪些具體的AI項目更容易運行?
虛擬助手
Apple在2010年推出Siri,一如既往地再次引領(lǐng)了潮流。這為其他許多虛擬助手鋪平了道路,其中最著名的便是亞馬遜的Alexa和Google Assistant。虛擬助手使科幻風(fēng)格的語音控制成為現(xiàn)實,并通過以下方式工作:
1、首先要說一個喚醒詞或啟動語音助手。對于Amazon Echo這樣的獨立式設(shè)備,則會不斷監(jiān)聽喚醒詞,并使用簡單的語音模式匹配在本地進行處理。這就是為什么Alexa僅識別特定喚醒詞(Alexa、Amazon、Echo和計算機)的原因;
2、設(shè)備現(xiàn)在連接到云端服務(wù)器,并發(fā)送收聽內(nèi)容的錄音;
3、云服務(wù)器運行語音到文本ML模型,將錄制的語音轉(zhuǎn)換為自然語言文本塊;
4、文本則會借助自然語言處理解析以提取含義;
5、服務(wù)器會計算出所請求的內(nèi)容,然后將適當(dāng)?shù)拿罨騼?nèi)容發(fā)送回設(shè)備。
通過將ML模型移到邊緣來增進這種體驗的方式顯而易見:語音助手將具有更快的響應(yīng)速度、不需要連接到互聯(lián)網(wǎng)即可嵌入語音控制。也就是說,被調(diào)用的應(yīng)用程序本身可能需要網(wǎng)絡(luò)連接(例如音樂流媒體服務(wù)
面部識別
面部識別是發(fā)展速度最快的AI應(yīng)用之一。這一技術(shù)仍在發(fā)展,一路上小問題不斷。例如,兩年前,亞馬遜旗下的Rekognition深陷種族主義的爭議和指控之中。這套系統(tǒng)在接受了2.5萬張圖像的訓(xùn)練后,錯誤地將28個美國少數(shù)族裔議員識別為臭名遠(yuǎn)播的罪犯。1
2019年,英國最大的警察機關(guān)大都會警察局 (Met) 對面部識別技術(shù)進行了早期試驗,結(jié)果顯示這項技術(shù)在81%的時候都不準(zhǔn)確。但是,最新的面部識別系統(tǒng)正在變得越來越準(zhǔn)確。Met今年年初宣布將在大型活動中采用這項技術(shù)掃描已證實的鬧事者。
許多需要面部識別的用例都需要這項技術(shù)近乎實時地工作。因此,應(yīng)用程序更依賴于將ML模型移動到網(wǎng)絡(luò)邊緣。Met所采用的系統(tǒng)基于NEC NeoFace Watch,它是完全獨立的設(shè)備,并具備實時工作能力。NEC的技術(shù)還瞄準(zhǔn)了其他幾個市場,包括零售、企業(yè)活動、節(jié)日和其他大型活動以及交通運輸。
實時監(jiān)控
重工業(yè)和采礦業(yè)依賴于極其龐大和昂貴的機械。如果這種機器出現(xiàn)意外停機,企業(yè)可能蒙受數(shù)以百萬計的損失。例如,許多采礦作業(yè)都依賴于巨型大功率泵來保持巷道無水,并將開采出的泥漿泵送至選礦廠。如果這些泵當(dāng)中有一臺出現(xiàn)災(zāi)難性故障,則整個運營都將中斷。因此,礦業(yè)公司在AI系統(tǒng)中投入巨資,以期借助這些系統(tǒng)提前預(yù)測潛在的故障。
目前,這些系統(tǒng)通常基于從設(shè)備上安裝的物聯(lián)網(wǎng)傳感器傳輸數(shù)據(jù)。然后,數(shù)據(jù)會被集中處理,并將任何必要的警告回傳到相應(yīng)的操作人員。但是,礦山和施工工地的范圍可能達(dá)到數(shù)十公里,通常地形險惡,因此將ML模型直接集成到邊緣設(shè)備中將簡化整個過程。
在邊緣運行AI和ML模型需要什么?
將AI轉(zhuǎn)移到網(wǎng)絡(luò)邊緣需要三樣?xùn)|西:合適的硬件、新工具和用于創(chuàng)建ML模型的新范式。下面我們將逐一進行介紹。
經(jīng)過優(yōu)化的硬件
如前文所討論的那樣,ML模型通常依賴于大量的并行運算。本質(zhì)上講,它們需要原始的計算能力。但是,在算力和設(shè)備消耗的實際功率之間始終要進行權(quán)衡與取舍。要將ML模型推向邊緣,需要消耗功率盡可能少的設(shè)備。當(dāng)需要嵌入設(shè)備時更是如此。幸運的是,現(xiàn)在有各種各樣的高性能、低功耗MCU。
合適的工具
接下來需要合適的工具鏈以在微控制器上運行ML模型。絕大多數(shù)ML框架被設(shè)計在64位Intel系列的CPU或GPU上運行。相比之下,所有合適的微控制器都具有32位精簡指令集架構(gòu),例如ARM Cortex系列的MCU。但是,TensorFlow Lite等ML框架的開發(fā)使ML模型可以在此類MCU上運行。
一次建模,即可隨處運行
最后一塊拼圖是創(chuàng)建和運行ML模型的不同范式。這可以用“一次建模,即可隨處運行”這句話來概括。顧名思義:先創(chuàng)建模型(通常使用大功率的經(jīng)ML優(yōu)化的機器),然后使用工具鏈將其轉(zhuǎn)換為可以在任何微控制器上運行的代碼。遺憾的是,這樣也損失了從持續(xù)學(xué)習(xí)或強化學(xué)習(xí)中受益的能力。
權(quán)衡
下表列出了在邊緣模型上運行ML模型時所做出的一些權(quán)衡。但愿它能提供一些有助于確定是否將您的下一個AI項目移至最前沿的指引。
特性 | 在數(shù)據(jù)中心 | 在邊緣 |
實時 | 否 | 是 |
持續(xù)學(xué)習(xí) | 是 | 否 |
可嵌入 | 否 | 是 |
需要網(wǎng)絡(luò)? | 是 | 否 |
強化學(xué)習(xí) | 是 | 否 |
模型是否齊全? | 是 | 否 |
結(jié)論
將ML模型推向邊緣,實現(xiàn)了AI的新用例,從而有望帶來可嵌入式AI的革命。這些在MCU上運行ML模型所需的MCU硬件和工具的發(fā)展,均為這類技術(shù)的擴展奠定了基礎(chǔ)。
資料來源:
1、https://www.nytimes.com/2018/07/26/technology/amazon-aclu-facial-recognition-congress.html
作為貿(mào)澤電子的EMEA技術(shù)營銷經(jīng)理,Mark Patrick負(fù)責(zé)該地區(qū)技術(shù)內(nèi)容的創(chuàng)建和發(fā)布——這些內(nèi)容為貿(mào)澤的工程領(lǐng)域用戶提供有力支持、向其傳遞行業(yè)前沿信息并為其提供靈感,是貿(mào)澤戰(zhàn)略發(fā)展的關(guān)鍵。
在領(lǐng)導(dǎo)技術(shù)營銷團隊之前,Patrick曾就職于EMEA供應(yīng)商營銷團隊,在與主要制造合作伙伴建立和發(fā)展關(guān)系方面發(fā)揮過至關(guān)重要的作用。
除了擔(dān)任過各種技術(shù)和營銷職位外,Patrick之前還曾在Texas Instruments公司的應(yīng)用支持與技術(shù)銷售部工作過八年。
在骨子里,他還是一位“注重實踐”的工程師,對老式合成器和摩托車充滿熱情,他認(rèn)為修這兩樣?xùn)|西都不在話下。Patrick擁有考文垂大學(xué)電子工程學(xué)一等榮譽學(xué)位。
相關(guān)閱讀:
離網(wǎng)絡(luò)邊緣更近一步
- 邊緣智能第4部分:邊緣節(jié)點安全
- 邊緣智能第3部分:邊緣節(jié)點通信
- 什么是邊緣計算網(wǎng)關(guān)(邊緣計算網(wǎng)關(guān)產(chǎn)品的特點)
- 邊緣計算機的概念和應(yīng)用邊緣計算發(fā)展前景
- 邊緣計算是什么?邊緣計算系統(tǒng)的組成及概念
- 邊緣計算那些事兒--邊緣卸載技術(shù)
- 邊緣計算基礎(chǔ)
- 邊緣計算概述
- 什么是邊緣計算 邊緣計算的優(yōu)勢
- 邊緣節(jié)點與邊緣計算介紹
- 面向AIOT的邊緣智能優(yōu)化技術(shù) 2次下載
- 邊緣計算技術(shù)及其應(yīng)用現(xiàn)狀綜述 15次下載
- 基于全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的單像素邊緣提取算法 5次下載
- 結(jié)合多尺度邊緣保持分解與PCNN的圖像融合方法 16次下載
- 內(nèi)積能量與邊緣檢測 27次下載
- 什么是邊緣AI?邊緣AI的供電挑戰(zhàn) 212次閱讀
- ai邊緣盒子有哪些用途?ai視頻分析邊緣計算盒子詳解 600次閱讀
- 邊緣計算和邊緣智能計算區(qū)別 747次閱讀
- 圖像處理算法——邊緣檢測 738次閱讀
- Canny雙閾值邊緣檢測和弱邊緣連接詳解 1907次閱讀
- 增強邊緣智能需要什么 750次閱讀
- 關(guān)于邊緣檢測算子的實現(xiàn)原理 1301次閱讀
- 邊緣智能第1部分:邊緣節(jié)點 904次閱讀
- 一文簡談邊緣計算和邊緣人工智能 4492次閱讀
- 闡述邊緣計算服務(wù)的優(yōu)勢 2294次閱讀
- 什么是邊緣計算?邊緣計算的優(yōu)點和資料說明 5325次閱讀
- 什么是邊緣計算?邊緣計算中的芯片機遇 1.5w次閱讀
- 邊緣計算和物聯(lián)網(wǎng)的關(guān)系 邊緣計算的五大優(yōu)勢 1.5w次閱讀
- 什么是邊緣計算?邊緣計算的類型 7250次閱讀
- 邊緣計算解決的難題有哪些 5103次閱讀
下載排行
本周
- 1TC358743XBG評估板參考手冊
- 1.36 MB | 330次下載 | 免費
- 2開關(guān)電源基礎(chǔ)知識
- 5.73 MB | 6次下載 | 免費
- 3100W短波放大電路圖
- 0.05 MB | 4次下載 | 3 積分
- 4嵌入式linux-聊天程序設(shè)計
- 0.60 MB | 3次下載 | 免費
- 5基于FPGA的光纖通信系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)
- 0.61 MB | 2次下載 | 免費
- 6基于FPGA的C8051F單片機開發(fā)板設(shè)計
- 0.70 MB | 2次下載 | 免費
- 751單片機窗簾控制器仿真程序
- 1.93 MB | 2次下載 | 免費
- 8基于51單片機的RGB調(diào)色燈程序仿真
- 0.86 MB | 2次下載 | 免費
本月
- 1OrCAD10.5下載OrCAD10.5中文版軟件
- 0.00 MB | 234315次下載 | 免費
- 2555集成電路應(yīng)用800例(新編版)
- 0.00 MB | 33564次下載 | 免費
- 3接口電路圖大全
- 未知 | 30323次下載 | 免費
- 4開關(guān)電源設(shè)計實例指南
- 未知 | 21548次下載 | 免費
- 5電氣工程師手冊免費下載(新編第二版pdf電子書)
- 0.00 MB | 15349次下載 | 免費
- 6數(shù)字電路基礎(chǔ)pdf(下載)
- 未知 | 13750次下載 | 免費
- 7電子制作實例集錦 下載
- 未知 | 8113次下載 | 免費
- 8《LED驅(qū)動電路設(shè)計》 溫德爾著
- 0.00 MB | 6653次下載 | 免費
總榜
- 1matlab軟件下載入口
- 未知 | 935054次下載 | 免費
- 2protel99se軟件下載(可英文版轉(zhuǎn)中文版)
- 78.1 MB | 537796次下載 | 免費
- 3MATLAB 7.1 下載 (含軟件介紹)
- 未知 | 420026次下載 | 免費
- 4OrCAD10.5下載OrCAD10.5中文版軟件
- 0.00 MB | 234315次下載 | 免費
- 5Altium DXP2002下載入口
- 未知 | 233046次下載 | 免費
- 6電路仿真軟件multisim 10.0免費下載
- 340992 | 191185次下載 | 免費
- 7十天學(xué)會AVR單片機與C語言視頻教程 下載
- 158M | 183278次下載 | 免費
- 8proe5.0野火版下載(中文版免費下載)
- 未知 | 138040次下載 | 免費
評論
查看更多