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硬件工程師們,邊緣計算已經(jīng)跑到MCU里了,你覺得機器學(xué)習還遠嗎

發(fā)布人:電子資料庫 時間:2023-01-07 來源:工程師 發(fā)布文章
智能決策已經(jīng)隨著機器學(xué)習而發(fā)展到了邊緣,盡管部署可能會很復(fù)雜。qexo和STMicroelectronics正試圖改變這種狀況。

機器學(xué)習需要大量的數(shù)據(jù)集來進行正確的推斷,而通過將這些數(shù)據(jù)集傳輸?shù)皆贫藖硖幚磉@些數(shù)據(jù)集是不實際的。從用戶設(shè)備生成的數(shù)據(jù)通常需要在該設(shè)備上進行處理,以降低功耗和帶寬成本,只需將決策數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫恕?/span>

傳統(tǒng)上,處理大型數(shù)據(jù)集并不是資源受限設(shè)備的強項。然而,Qeexo有一個叫做AutoML的解決方案,旨在通過優(yōu)化Cortex M0到M4設(shè)備上的部署來解決這個問題。

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LSM6DSOX的機器學(xué)習流程圖。圖片使用由ST微電子

今天,與STMicroelectronics合作,qexo已經(jīng)邁出了下一步在設(shè)計優(yōu)化中,直接在傳感器上部署AutoML應(yīng)用程序。由于不需要微控制器(MCU),AutoML可以直接部署在帶有嵌入式機器學(xué)習核心的MEMS傳感器上。

誰是qexo?什么是AutoML?

Qeexo公司由李善元(CEO)和克里斯·哈里森(CTO)于2012年成立。該公司專注于為高度受限系統(tǒng)(如Cortex-M0)上的機器學(xué)習提供部署和優(yōu)化解決方案。

AutoML,一個機器學(xué)習平臺,提供“一鍵式”解決方案來部署機器學(xué)習能力在邊緣。簡單地說,AutoML部署包有五個主要過程:

  • 定義您的項目

  • 選擇傳感器和目標硬件

  • 收集或上傳數(shù)據(jù)

  • 自動機器學(xué)習

  • 部署或下載ML包

對于希望了解配置的電氣工程師來說,查看一些受支持的傳感器可以幫助提供概述。

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使用AutoML配置和設(shè)置ML解決方案的步驟2,其中顯示了加速度計的列表。圖片使用由Qeexo公司

該軟件設(shè)計用于從多個頻率的各種傳感器和目標硬件設(shè)備捕獲數(shù)據(jù)。qexo和STMicroelectronics之間的新合作將傳感器直接用于部署,而不是MCU。

當今機器學(xué)習邊緣應(yīng)用

機器學(xué)習算法的一些用途是交通服務(wù) ,自動駕駛汽車,和通信網(wǎng)絡(luò). 然而,另一個用途是提高日常生活質(zhì)量,例如,通知你當你的水壺沸騰時[視頻]

或者,您也可以監(jiān)視電動工具的生命周期。使用STMicroelectronics'iNEMO單片MEMS傳感器使用嵌入式機器學(xué)習核心(MLC),您可以推理決定[視頻]您的鉆機閑置、鉆孔或驅(qū)動螺絲的頻率以及這三項活動中每項活動執(zhí)行的時間。

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帶有MLC的傳感器,用于檢測鉆井作業(yè)的存在【視頻:1:17】。視頻截圖由ST微電子

機器學(xué)習核心可以檢測來自加速度計和陀螺儀的一組特定的傳感器數(shù)據(jù),對其進行解釋,并將這些數(shù)據(jù)中繼到相關(guān)的主機設(shè)備。

STMicroelectronics正在優(yōu)化Edge硬件

優(yōu)化高計算能力ML邊緣應(yīng)用程序可能會很有挑戰(zhàn)性,尤其是那些靠電池供電的人。在傳感器上集成機器學(xué)習核心,如 LS6D盒,可以卸載或消除運行MCU的需要,降低系統(tǒng)整體功耗。

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來自STMicroelectronics的MEMS系列,包括MLC嵌入式LSM6DSOX。圖片使用由ST微電子

在0.55毫安,LSM6DSOX是一個節(jié)能模塊,用于檢測傾斜和顯著運動。該模塊有一個I2C接口,允許直接與MCU或下游通信模塊接口。

使用Qeexo的AutoML平臺快速部署機器學(xué)習模型將允許工程師快速地在原型板上獲得應(yīng)用程序。優(yōu)化后,這些板可以更快地上市。

你有在邊緣設(shè)備上運行ML應(yīng)用程序的經(jīng)驗嗎?它給您的應(yīng)用程序帶來了哪些挑戰(zhàn)或好處?請在下面的評論中告訴我們。


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