AI əvvəllər böyük serverlərdə və bulud GPU-larında yaşayırdı. İndi o, kiçilir və sensorların yanında sürüşür. Quraşdırılmış sistemlər üçün süni intellekt heç də uzaq bir vəd deyil - o, artıq soyuducuların, dronların, geyilən cihazların... hətta ümumiyyətlə "ağıllı" görünməyən cihazların içində səslənir.
Bu yerdəyişmə niyə vacibdir, onu çətinləşdirən nədir və hansı seçimlər vaxtınıza dəyərdir.
Bundan sonra oxumaq istədiyiniz məqalələr:
🔗 Etikaya uyğun və şəffaf AI sistemlərini təmin edən ən yaxşı AI idarəetmə vasitələri
Etik, uyğun və şəffaf AI saxlamağa kömək edən alətlər üçün bələdçi.
🔗 AI üçün obyekt saxlama: seçimlər, seçimlər, seçimlər
AI iş yükləri üçün uyğunlaşdırılmış obyekt saxlama seçimlərinin müqayisəsi.
🔗 AI üçün məlumat saxlama tələbləri: həqiqətən bilməli olduğunuz şeylər
AI məlumatlarının saxlanmasını planlaşdırarkən nəzərə alınmalı əsas amillər.
Daxili sistemlər üçün AI🌱
Quraşdırılmış cihazlar kiçikdir, çox vaxt batareya ilə işləyir və resursları məhduddur. Bununla belə, AI böyük qələbələrin kilidini açır:
-
Bulud səfərləri olmadan real vaxt qərarları
-
Dizayn üzrə məxfilik - xam data cihazda qala bilər.
-
Millisaniyələr vacib olduqda gecikməni azaldır
-
Diqqətli model + aparat seçimləri vasitəsilə enerjidən xəbərdar olan nəticə
Bunlar əl ilə dalğalanan faydalar deyil: hesablamanı kənara itələmək şəbəkə asılılığını azaldır və bir çox istifadə halları üçün məxfiliyi gücləndirir [1].
Hiylə kobud güc deyil - məhdud resurslarla ağıllı olmaqdır. Sırt çantası ilə marafon qaçmağı düşünün... və mühəndislər kərpicləri götürməyə davam edirlər.
Daxili sistemlər üçün AI-nin sürətli müqayisə cədvəli 📝
| Alət / Çərçivə | İdeal Tamaşaçılar | Qiymət (təxminən) | Niyə işləyir (qeyri-adi qeydlər) |
|---|---|---|---|
| TensorFlow Lite | Tərtibatçılar, hobbilər | Pulsuz | Arıq, portativ, əla MCU → mobil əhatə dairəsi |
| Kenar impulsu | Başlayanlar və startaplar | Freemium səviyyələri | Çək və burax iş axını - "AI LEGO" kimi |
| Nvidia Jetson Platforması | Mühəndislərin gücə ehtiyacı var | $$$ (ucuz deyil) | Ağır görmə/iş yükləri üçün GPU + sürətləndiricilər |
| TinyML (Arduino vasitəsilə) | Tərbiyəçilər, prototiplər | Aşağı qiymət | yaxınlaşa bilən; cəmiyyət tərəfindən idarə olunan ❤️ |
| Qualcomm AI Mühərriki | OEM-lər, mobil istehsalçılar | Fərqlənir | Snapdragon-da NPU-sürətləndirilmiş - gizli sürətli |
| ExecuTorch (PyTorch) | Mobil və kənar tərtibatçılar | Pulsuz | Telefonlar/geyilənlər/yerləşdirilmiş qurğular üçün PyTorch iş vaxtı [5] |
(Bəli, qeyri-bərabər. Reallıq da belədir.)
Quraşdırılmış cihazlarda AI niyə sənaye üçün vacibdir?
Yalnız şırınga deyil: zavod xəttlərində kompakt modellər qüsurları tutur; kənd təsərrüfatında, aşağı güc qovşaqları sahədə torpağı təhlil edir; avtomobillərdə təhlükəsizlik funksiyaları əyləcdən əvvəl “evə zəng” edə bilməz. Gecikmə və məxfilik müzakirə oluna bilməyəndə , hesablamanın kənara daşınması strateji rıçaqdır [1].
TinyML: Quraşdırılmış AI-nin Səssiz Qəhrəmanı 🐜
TinyML, kilobaytdan bir neçə meqabayta qədər RAM-a malik mikrokontrollerlərdə modellər işlədir, lakin yenə də açar sözlərin aşkarlanması, jestlərin tanınması, anomaliyaların aşkarlanması və s. Bu, siçanın kərpic qaldırmasına baxmaq kimidir. Qəribə qaneedici.
Sürətli zehni model:
-
Məlumat izləri : kiçik, axın sensoru girişləri.
-
Modellər : yığcam CNN/RNN, klassik ML və ya seyrəkləşdirilmiş/kvantlaşdırılmış şəbəkələr.
-
Büdcələr : millivat, vat deyil; KB–MB, GB deyil.
Avadanlıq Seçimləri: Qiymət və Performans ⚔️
Avadanlıq seçimi bir çox layihənin yalnış olduğu yerdir:
-
Raspberry Pi sinfi : dost, ümumi təyinatlı CPU; prototiplər üçün möhkəm.
-
NVIDIA Jetson onlarla və yüzlərlə TOPS təmin edən məqsədyönlü şəkildə hazırlanmış kənar AI modulları (məsələn, Orin) - əla, lakin daha bahalı və daha ağır güc [4].
-
Google Coral (Edge TPU) təxminən 2W (~2 TOPS/W) ilə ~4 TOPS təmin edən ASIC sürətləndiricisi - modeliniz məhdudiyyətlərə uyğunlaşdıqda fantastik perf/W [3].
-
Smartphone SoCs (Snapdragon) : modelləri cihazda səmərəli şəkildə idarə etmək üçün NPU və SDK ilə göndərin.
Əsas qayda: balans dəyəri, istilik və hesablama. "Kifayət qədər yaxşıdır, hər yerdə" tez-tez "ən qabaqcıl, heç bir yerdə" sözünü döyür.
Daxili sistemlər üçün süni intellektdə ümumi problemlər 🤯
Mühəndislər müntəzəm olaraq aşağıdakılarla güləşirlər:
-
Sıx yaddaş : kiçik cihazlar nəhəng modelləri qəbul edə bilməz.
-
Batareya büdcələri : hər milliamper vacibdir.
-
Modelin optimallaşdırılması:
-
Kvantlaşdırma → daha kiçik, daha sürətli int8/float16 çəkilər/aktivləşdirmələr.
-
Budama → seyrəklik üçün əhəmiyyətsiz çəkiləri çıxarın.
-
Klasterləşdirmə/çəki paylaşımı → daha da sıxın.
Bunlar cihazda səmərəlilik üçün standart üsullardır [2].
-
-
Genişləndirmə : sinif otağı Arduino demo ≠ təhlükəsizlik, təhlükəsizlik və həyat dövrü məhdudiyyətləri olan avtomobil istehsal sistemi.
Sazlama aparılır? Açar deşiyindən kitab oxuyan şəkil... əlcəkləri ilə.
Tezliklə Daha Çox Görəcəksiniz Praktik Tətbiqlər 🚀
-
Ağıllı geyilə bilən cihazlar cihazda sağlamlıq haqqında məlumat verir.
-
IoT kameraları xam görüntüləri yayımlamadan hadisələri qeyd edir.
-
Səssiz idarəetmə üçün oflayn səs köməkçiləri
-
Təftiş, çatdırılma və dəqiqlik üçün avtonom dronlar
Qısacası: Süni intellekt sözün əsl mənasında yaxınlaşır - biləklərimizə, mətbəxlərimizə və infrastrukturumuza.
Tərtibatçılar Necə Başlaya bilər 🛠️
-
Geniş alətlər və MCU→mobil əhatə dairəsi üçün TensorFlow Lite ilə başlayın erkən kvantlama/budama tətbiq edin [2].
-
PyTorch torpağında yaşayırsınızsa və mobil və quraşdırılmış [5] arasında cihazda sadə işləmə müddətinə ehtiyacınız varsa, ExecuTorch-u kəşf edin
-
Sürətli, ləzzətli prototipləmə üçün Arduino + TinyML dəstlərini sınayın
-
Vizual boru kəmərlərinə üstünlük verirsiniz? Edge Impulse məlumatların toplanması, təlimi və yerləşdirilməsi ilə maneəni azaldır.
-
Avadanlığa birinci dərəcəli vətəndaş kimi yanaşın - CPU-larda prototip, sonra gecikmə, istilik və dəqiqlik deltalarını təsdiqləmək üçün hədəf sürətləndiricinizdə (Edge TPU, Jetson, NPU) doğrulayın.
Mini-vignette: Komanda sikkə hüceyrəsi sensoruna vibrasiya-anomaliya detektoru göndərir. float32 modeli güc büdcəsini əldən verir; int8 kvantlaşdırması hər nəticəyə görə enerjini azaldır, budama yaddaşı azaldır və MCU-nun vəzifə dövriyyəsi işi başa çatdırır - şəbəkə tələb olunmur [2,3].
Daxili sistemlər üçün süni intellektin sakit inqilabı 🌍
hiss etməyi → düşünməyi → hərəkət etməyi öyrənirlər . Batareyanın ömrü həmişə bizi təqib edəcək, lakin trayektoriya aydındır: daha sıx modellər, daha yaxşı tərtibçilər, daha ağıllı sürətləndiricilər. Nəticə? Sadəcə əlaqəli olmadığı üçün daha şəxsi və həssas hiss edən texnologiya - diqqət yetirir.
İstinadlar
[1] ETSI (Multi-access Edge Computing) - Gecikmə/məxfilik üstünlükləri və sənaye konteksti.
ETSI MEC: Yeni Ağ Sənədə baxış
[2] Google TensorFlow Model Optimizasiyası Alət dəsti - Cihazda səmərəlilik üçün kəmiyyətləşdirmə, budama, qruplaşdırma.
TensorFlow Model Optimizasiyası Bələdçisi
[3] Google Coral Edge TPU - Kenar sürətləndirilməsi üçün Perf/W meyarları.
Edge TPU Benchmarks
[4] NVIDIA Jetson Orin (Rəsmi) - Edge AI modulları və performans zərfləri.
Jetson Orin Modullarına Baxış
[5] PyTorch ExecuTorch (Rəsmi Sənədlər) - Mobil və kənar üçün cihazda PyTorch işləmə vaxtı.
ExecuTorch-a Baxış