O cenário de IA embarcada está passando por uma transformação fundamental à medida que desenvolvedores avançam além de modelos simples de machine learning para a implantação de redes neurais profundas sofisticadas em hardwares com recursos extremamente limitados.
Enquanto o TinyML tradicional focava em tarefas básicas de inferência para microcontroladores, o emergente paradigma do Tiny Deep Learning (TinyDL) representa um salto significativo nas capacidades de computação de borda. A proliferação de dispositivos conectados à internet, desde sensores vestíveis até monitores industriais, exige uma inteligência artificial embarcada cada vez mais sofisticada. A implementação de algoritmos complexos nessas plataformas restritas apresenta desafios significativos, impulsionando inovações em áreas como compressão de modelos e hardware especializado. Pesquisadores agora vão além dos modelos simples de machine learning, chamados de 'TinyML', para arquiteturas 'Tiny Deep Learning' (TinyDL) mais poderosas, porém ainda compactas.
Essa mudança está sendo viabilizada por diversos avanços tecnológicos. O princípio central do TinyDL está na otimização de modelos. Modelos de deep learning, normalmente grandes e computacionalmente intensivos, exigem adaptações substanciais para uma implantação eficiente em dispositivos de borda. Técnicas como quantização, que reduz a precisão das representações numéricas do modelo, são fundamentais. Por exemplo, converter números de ponto flutuante de 32 bits para inteiros de 8 bits reduz drasticamente o tamanho do modelo e a demanda computacional, ainda que com possível perda de precisão. O pruning, remoção sistemática de conexões redundantes em uma rede neural, também contribui para a compressão e aceleração do modelo.
O hardware dedicado de aceleração neural está se mostrando crucial para essa transição. A STMicroelectronics lançou o STM32N6, marcando um avanço significativo na tecnologia de MCUs ao se tornar, segundo a própria ST, o primeiro a contar com hardware dedicado para aceleração de IA. Isso representa um ponto de inflexão importante na evolução do hardware de IA. Olhando para o passado, houve dois grandes marcos: o chip A11 Bionic da Apple em 2017, primeiro processador de aplicação a incluir aceleração de IA, e a arquitetura Pascal da Nvidia em 2016, que comprovou o potencial das GPUs para atividades de IA.
O acelerador Neural-ART presente no STM32N6 possui quase 300 unidades multiplicadoras-acumuladoras configuráveis e dois barramentos de memória AXI de 64 bits, proporcionando uma taxa de transferência de 600 GOPS. Isso é 600 vezes mais do que o possível no STM32H7 mais rápido, que não possui uma NPU. A série STM32N6 é a linha de microcontroladores mais poderosa já criada pela STMicroelectronics, projetada para lidar com aplicações exigentes de IA na borda. Ela conta com um núcleo Arm Cortex-M55 de 800 MHz e um acelerador Neural-ART rodando a 1 GHz, entregando até 600 GOPS para inferência de IA em tempo real. Com 4,2 MB de RAM e um ISP dedicado, é voltada para tarefas de visão, áudio e IoT industrial.
Os frameworks de software também estão evoluindo junto ao hardware para dar suporte a essa transição. Os frameworks de TinyML oferecem uma infraestrutura robusta e eficiente que permite a organizações e desenvolvedores aproveitarem seus dados e implantarem algoritmos avançados em dispositivos de borda de forma eficaz. Esses frameworks disponibilizam uma ampla gama de ferramentas e recursos projetados especificamente para impulsionar iniciativas estratégicas em Tiny Machine Learning. Os principais frameworks para implementação de TinyML incluem TensorFlow Lite (TF Lite), Edge Impulse, PyTorch Mobile, uTensor e plataformas como STM32Cube.AI, NanoEdgeAIStudio, NXP eIQ e a Embedded Learning Library da Microsoft.
À medida que essa tecnologia amadurece, podemos esperar aplicações de IA cada vez mais sofisticadas rodando diretamente em dispositivos de borda minúsculos, viabilizando novos casos de uso enquanto preservam a privacidade, reduzem a latência e minimizam o consumo de energia. A transição para o Tiny Deep Learning representa um marco importante para tornar a IA avançada acessível em ambientes com recursos limitados.