Wprowadzenie do TinyML
Wprowadzenie do TinyML to pierwszy krok w fascynujący świat sztucznej inteligencji działającej bezpośrednio na mikrokontrolerach. TinyML, czyli Tiny Machine Learning, pozwala uruchamiać modele uczenia maszynowego na urządzeniach o bardzo ograniczonych zasobach, takich jak Arduino czy Raspberry Pi Pico.
Czym jest TinyML?
TinyML to dziedzina, która łączy machine learning z systemami wbudowanymi. Co więcej, jej główną zaletą jest możliwość działania na tzw. edge – bez potrzeby przesyłania danych do chmury.
Z drugiej strony, ograniczenia sprzętowe wymagają bardzo zoptymalizowanych modeli i lekkich bibliotek. Najczęściej wykorzystuje się tu TensorFlow Lite for Microcontrollers, który działa na urządzeniach z kilkudziesięcioma kilobajtami pamięci RAM.
Zastosowania TinyML
TinyML znajduje zastosowanie wszędzie tam, gdzie potrzebna jest analiza danych w czasie rzeczywistym, bez dużego poboru energii.
Rozpoznawanie dźwięków i gestów
Jednym z popularnych zastosowań są systemy rozpoznające komendy głosowe, np. „włącz światło” lub gesty dłoni. Dlatego świetnie sprawdza się w smart home czy prostych urządzeniach IoT.
Czujniki z inteligencją
Dzięki TinyML, zwykły czujnik ruchu może stać się „inteligentny” – nauczyć się odróżniać ludzi od zwierząt, co zmniejsza liczbę fałszywych alarmów. W rezultacie rośnie precyzja całego systemu.
Jak zacząć z TinyML?
1. Wybierz platformę sprzętową
Najczęściej wybierane to Arduino Nano 33 BLE Sense, Raspberry Pi Pico oraz ESP32. Każda z nich ma swoje ograniczenia, jednak dla początkujących Arduino oferuje najwięcej gotowych przykładów.
2. Skorzystaj z TensorFlow Lite Micro
Google oferuje TensorFlow Lite Micro, czyli lekką wersję znanej biblioteki AI. Co więcej, można ją zintegrować bezpośrednio z Arduino IDE.
3. Rozważ Edge Impulse
Edge Impulse to platforma online umożliwiająca tworzenie modeli AI bez kodowania. Prześlij dane, trenuj model i wygeneruj kod dla swojego urządzenia. Więcej na ten temat przeczytasz w naszym poradniku: Edge Impulse – pierwsze kroki z AI na Arduino.
Wprowadzenie do TinyML – podsumowanie
Wprowadzenie do TinyML to doskonały start dla każdego, kto chce połączyć elektronikę z AI. Dzięki odpowiednim narzędziom i platformom, można szybko stworzyć działający prototyp. TinyML rozwija się dynamicznie, dlatego warto już dziś zacząć swoją przygodę z tą technologią.
