Το τοπίο της ενσωματωμένης τεχνητής νοημοσύνης υφίσταται μια θεμελιώδη μεταμόρφωση, καθώς οι προγραμματιστές προχωρούν πέρα από απλά μοντέλα μηχανικής μάθησης προς την υλοποίηση εξελιγμένων βαθιών νευρωνικών δικτύων σε υλικό με αυστηρούς περιορισμούς πόρων.
Ενώ το παραδοσιακό TinyML επικεντρωνόταν σε βασικές εργασίες πρόβλεψης για μικροελεγκτές, το αναδυόμενο παράδειγμα του Tiny Deep Learning (TinyDL) αντιπροσωπεύει ένα σημαντικό άλμα στις δυνατότητες υπολογισμού στην αιχμή. Η εξάπλωση των συσκευών με σύνδεση στο διαδίκτυο, από φορετούς αισθητήρες έως βιομηχανικούς παρακολουθητές, απαιτεί όλο και πιο εξελιγμένη τεχνητή νοημοσύνη επί της συσκευής. Η υλοποίηση σύνθετων αλγορίθμων σε αυτές τις πλατφόρμες με περιορισμένους πόρους παρουσιάζει σημαντικές προκλήσεις, οδηγώντας σε καινοτομίες όπως η συμπίεση μοντέλων και το εξειδικευμένο υλικό. Οι ερευνητές πλέον προχωρούν πέρα από τα απλά μοντέλα μηχανικής μάθησης, γνωστά ως 'TinyML', προς την υλοποίηση πιο ισχυρών, αλλά παραμένουν συμπαγών, αρχιτεκτονικών 'Tiny Deep Learning' (TinyDL).
Αυτή η μετατόπιση καθίσταται εφικτή χάρη σε ορισμένες βασικές τεχνολογικές εξελίξεις. Η βασική αρχή που διέπει το TinyDL είναι η βελτιστοποίηση των μοντέλων. Τα βαθιά νευρωνικά δίκτυα, τα οποία είναι συνήθως μεγάλα σε μέγεθος και απαιτητικά υπολογιστικά, χρειάζονται σημαντική προσαρμογή για αποτελεσματική υλοποίηση σε συσκευές αιχμής. Τεχνικές όπως η ποσοτικοποίηση, που μειώνει την ακρίβεια των αριθμητικών αναπαραστάσεων στο μοντέλο, είναι ζωτικής σημασίας. Για παράδειγμα, η μετατροπή αριθμών κινητής υποδιαστολής 32-bit σε ακέραιους 8-bit μειώνει δραστικά τόσο το μέγεθος του μοντέλου όσο και τις υπολογιστικές απαιτήσεις, αν και ενδεχομένως εις βάρος της ακρίβειας. Το pruning, δηλαδή η συστηματική αφαίρεση πλεοναζουσών συνδέσεων σε ένα νευρωνικό δίκτυο, συμβάλλει περαιτέρω στη συμπίεση και την επιτάχυνση του μοντέλου.
Το εξειδικευμένο υλικό νευρωνικών επιταχυντών αποδεικνύεται καθοριστικό για αυτή τη μετάβαση. Η STMicroelectronics παρουσίασε το STM32N6, σηματοδοτώντας ένα σημαντικό βήμα στην τεχνολογία των μικροελεγκτών, καθώς, σύμφωνα με την ST, είναι ο πρώτος που διαθέτει εξειδικευμένο υλικό για επιτάχυνση AI. Αυτό αποτελεί σημείο καμπής στην εξέλιξη του υλικού AI. Κοιτάζοντας πίσω, υπήρξαν δύο σημαντικά γεγονότα στην εξέλιξη του υλικού AI: το chip A11 Bionic της Apple το 2017, ο πρώτος επεξεργαστής εφαρμογών με επιτάχυνση AI, και η αρχιτεκτονική Pascal της Nvidia το 2016, που απέδειξε τη δυναμική των GPU για δραστηριότητες AI.
Ο επιταχυντής Neural-ART στο σημερινό STM32N6 διαθέτει σχεδόν 300 παραμετροποιήσιμες μονάδες πολλαπλασιασμού-συσσώρευσης και δύο διαύλους μνήμης AXI 64-bit για απόδοση 600 GOPS. Αυτό είναι 600 φορές περισσότερο από ό,τι είναι δυνατό στον ταχύτερο STM32H7, ο οποίος δεν διαθέτει NPU. Η σειρά STM32N6 είναι η πιο ισχυρή σειρά μικροελεγκτών της STMicroelectronics μέχρι σήμερα, σχεδιασμένη για απαιτητικές εφαρμογές AI στην αιχμή. Διαθέτει πυρήνα Arm Cortex-M55 στα 800 MHz και επιταχυντή Neural-ART στα 1 GHz, προσφέροντας έως 600 GOPS για πραγματικό χρόνο inference AI. Με 4,2 MB RAM και ειδικό ISP, είναι ιδανική για εφαρμογές όρασης, ήχου και βιομηχανικού IoT.
Τα λογισμικά πλαίσια εξελίσσονται παράλληλα με το υλικό για να υποστηρίξουν αυτή τη μετάβαση. Τα πλαίσια TinyML παρέχουν μια στιβαρή και αποδοτική υποδομή που επιτρέπει σε οργανισμούς και προγραμματιστές να αξιοποιούν τα δεδομένα τους και να υλοποιούν προηγμένους αλγορίθμους σε συσκευές αιχμής αποτελεσματικά. Αυτά τα πλαίσια προσφέρουν μια ευρεία γκάμα εργαλείων και πόρων, ειδικά σχεδιασμένων για να υποστηρίζουν στρατηγικές πρωτοβουλίες στο Tiny Machine Learning. Τα κορυφαία πλαίσια για υλοποίηση TinyML περιλαμβάνουν τα TensorFlow Lite (TF Lite), Edge Impulse, PyTorch Mobile, uTensor, καθώς και πλατφόρμες όπως STM32Cube.AI, NanoEdgeAIStudio, NXP eIQ και Microsoft's Embedded Learning Library.
Καθώς αυτή η τεχνολογία ωριμάζει, αναμένεται να δούμε όλο και πιο εξελιγμένες εφαρμογές AI να λειτουργούν απευθείας σε μικροσκοπικές συσκευές αιχμής, επιτρέποντας νέα σενάρια χρήσης, διατηρώντας την ιδιωτικότητα, μειώνοντας την καθυστέρηση και ελαχιστοποιώντας την κατανάλωση ενέργειας. Η μετάβαση στο Tiny Deep Learning αποτελεί σημαντικό ορόσημο για την προσβασιμότητα της προηγμένης τεχνητής νοημοσύνης σε περιβάλλοντα με περιορισμένους πόρους.