O panorama da IA embutida está a sofrer uma transformação fundamental à medida que os programadores avançam para além dos modelos simples de machine learning, passando a implementar redes neuronais profundas sofisticadas em hardware com recursos severamente limitados.
Enquanto o TinyML tradicional se centrava em tarefas básicas de inferência para microcontroladores, o novo paradigma Tiny Deep Learning (TinyDL) representa um salto significativo nas capacidades de computação edge. A proliferação de dispositivos ligados à internet, desde sensores vestíveis a monitores industriais, exige uma inteligência artificial embarcada cada vez mais sofisticada. A implementação de algoritmos complexos nestas plataformas com recursos limitados apresenta desafios significativos, impulsionando a inovação em áreas como a compressão de modelos e hardware especializado. Os investigadores estão agora a ir além dos modelos simples de machine learning, denominados 'TinyML', para implementar arquitecturas 'Tiny Deep Learning' (TinyDL) mais poderosas, mas ainda compactas.
Esta mudança está a ser possibilitada por vários desenvolvimentos tecnológicos chave. O princípio central do TinyDL reside na optimização de modelos. Os modelos de deep learning, normalmente de grande dimensão e intensivos em termos computacionais, requerem uma adaptação substancial para serem eficazmente implementados em dispositivos edge. Técnicas como a quantização, que reduz a precisão das representações numéricas dentro do modelo, são fundamentais. Por exemplo, converter números de vírgula flutuante de 32 bits em inteiros de 8 bits reduz drasticamente tanto o tamanho do modelo como as exigências computacionais, embora possa haver alguma perda de precisão. O pruning, ou remoção sistemática de ligações redundantes dentro de uma rede neural, contribui ainda mais para a compressão e aceleração do modelo.
O hardware dedicado de aceleração neural está a revelar-se crucial nesta transição. A STMicroelectronics apresentou o STM32N6, marcando um passo significativo na tecnologia de microcontroladores ao tornar-se, segundo a ST, o primeiro a integrar hardware dedicado para aceleração de IA. Isto assinala um ponto de viragem importante na evolução do hardware de IA. Olhando para trás, houve dois grandes marcos nesta evolução: o chip A11 Bionic da Apple em 2017, o primeiro processador de aplicações a incluir aceleração de IA, e a arquitetura Pascal da Nvidia em 2016, que demonstrou o potencial das GPUs para tarefas de IA.
O acelerador Neural-ART do atual STM32N6 possui quase 300 unidades configuráveis de multiplicação-acumulação e dois barramentos de memória AXI de 64 bits, permitindo um débito de 600 GOPS. Isto representa 600 vezes mais do que é possível no mais rápido STM32H7, que não possui NPU. A série STM32N6 é o microcontrolador mais potente da STMicroelectronics até à data, concebido para lidar com aplicações de IA edge exigentes. Inclui um núcleo Arm Cortex-M55 a 800 MHz e um acelerador Neural-ART a 1 GHz, oferecendo até 600 GOPS para inferência de IA em tempo real. Com 4,2 MB de RAM e um ISP dedicado, está orientado para tarefas de visão, áudio e IoT industrial.
Os frameworks de software estão a evoluir em paralelo com o hardware para suportar esta transição. Os frameworks TinyML fornecem uma infraestrutura robusta e eficiente que permite às organizações e programadores tirar partido dos seus dados e implementar algoritmos avançados em dispositivos edge de forma eficaz. Estes frameworks oferecem um vasto conjunto de ferramentas e recursos especificamente concebidos 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 Embedded Learning Library da Microsoft.
À medida que esta tecnologia amadurece, espera-se ver aplicações de IA cada vez mais sofisticadas a correr diretamente em pequenos dispositivos edge, permitindo novos casos de uso enquanto preservam a privacidade, reduzem a latência e minimizam o consumo energético. A transição para Tiny Deep Learning representa um marco importante na democratização da IA avançada em ambientes com recursos limitados.