TinyML — Strojové učenie na mikrokontroléroch
TinyML znamená beh inferencie strojového učenia na ultra-nízkoenergetických mikrokontroléroch — zariadeniach s len 64 KB RAM spotrebúvajúcich miliwatty. Na rozdiel od cloud AI alebo edge AI na výkonných procesoroch, TinyML prináša inteligenciu priamo na najmenšie a najlacnejšie IoT zariadenia.
Prečo TinyML
| Výhoda | Popis |
|---|---|
| Súkromie | Surové dáta nikdy neopustia zariadenie |
| Latencia | Inferencia v reálnom čase v mikrosekundách |
| Spotreba | Beží na gombíkovej batérii roky |
| Náklady | Žiadne cloudové poplatky |
| Spoľahlivosť | Funguje bez internetu |
Trh TinyML dosiahol v roku 2024 približne 1,1 miliardy USD s rastom 34 % CAGR.
Typické aplikácie TinyML
- Prediktívna údržba — detekcia anomálií vibrácií na priemyselných motoroch
- Rozpoznávanie kľúčových slov — „Hey Google” / „Alexa” na zariadení
- Rozpoznávanie gest — klasifikácia pohybu z IMU dát
- Klasifikácia zvuku — detekcia rozbíjania skla, poruchy strojov
- Vizuálna inšpekcia — jednoduchá detekcia defektov na MCU
Deployment frameworky
| Framework | Vývojár | Kľúčová vlastnosť |
|---|---|---|
| TensorFlow Lite Micro | Najrozšírenejší, široká HW podpora | |
| Edge Impulse | Edge Impulse | No-code platforma, rýchle prototypovanie |
| CMSIS-NN | ARM | Optimalizované jadra pre Cortex-M |
| MicroTVM | Apache TVM | Compiler-based autotuning |
Súvisiace pojmy
- Edge AI — Širšia kategória; TinyML je špecificky pre MCU zariadenia.
- RTOS — TinyML inferencia typicky beží ako úloha v RTOS plánovači.
- IoT — TinyML umožňuje inteligentné IoT zariadenia.
Nasadzujeme TinyML modely na Cortex-M a ESP32. Pozrite Edge AI a Vývoj Embedded Systémov.