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2021年12月27日 | TinyML的用例正在起飞
2021-12-27 来源：EEWORLD
机器学习通常与大数据相关，但这种情况正在迅速变化。虽然物联网、边缘计算和智能边缘设备可以说让大数据变得有用，但并非所有边缘数据都有用。因此，需要在边缘对数据进行分析，以将信号与噪声分开。
其他类型的模式识别也发生在边缘，例如描述气候对农作物或有心脏病发作风险的人的影响。确定现场某物的状态需要机器学习，然而，物联网设备往往是低功耗设备，这就需要引入TinyML边缘分析。
“TinyML 已经被用于语音和图像识别、神经网络和其他应用。”培训平台提供商 Data Science Dojo 的数据科学实习生 Muhammad Taimoor 说。 “这是一个简单、直观的机器学习 API，对于任何有兴趣了解更多机器学习知识的人来说，也是一个很好的起点。”
Google 的 TensorFlow Lite 是最受欢迎的 TinyML 开源深度学习框架。它使开发人员和数据科学家能够在移动和物联网设备上部署机器学习模型。
有几个当前和潜在 TinyML示例。
预测性维护
Loftera是一家面向英国家庭的价格比较和家居装修建议网站，计划使用 TinyML 对建筑机械进行预测性维护。
Loftera 首席执行官 Zac Houghton 表示：“由于机器容易出现故障，因此可以通过使用预测性维护来节省大量资金。
农业科技
瑞典边缘 AI 产品公司 Imagimob 正在与一个涉及整个欧洲 55 个组织的欧盟项目合作，以了解 TinyML 和云服务如何在农作物管理和牲畜方面为公司提供支持。
在农作物管理演示中，Imagimob 为两台拖拉机配备了 Dialog IoT Kit（博世传感器）设备，并在仪表板支架上安装了 Android。然后，数据要么由操作员实时标记，要么通过查看智能手机视频流在后期制作中标记。使用 Imagimob 的 AI 软件，训练了许多神经网络，并与传感器、电池和远程 (LoRa) 无线电一起部署。这使农民可以使用来自加速度计和陀螺仪传感器的数据来监控移动资产。最终结果通过 LoRa 网络以近乎实时的方式定期发送。
Imagimob 还使用相同的工具来监测牲畜的健康。
零售
据FindPeopleFast首席执行官丹妮拉·索耶 (Daniela Sawyer) 称，公司开发人员正在涉足杂货店监控业务。
“超市通常很难跟踪货架上的商品。目前这是由人工完成的，并且经常发生故障，”索耶说。 “我们的系统将包含一个摄像头、有关被监控货物的预定义信息以及数量。一旦需要补货，系统就会自动发送警报。”
数据隐私和安全
为了数据隐私和安全，在本地分析数据可能会更好。示例包括从可穿戴设备收集的临床试验或医疗保健数据。具体来说，TinyML 可用于：
监测高危人群的生命体征；
预测性筛查；
就诊后的患者监测；
跟踪退化健康状况的轨迹。
可持续性
深度学习模型往往需要大量计算能力，这会增加公司的碳足迹。虽然 TinyML 不会取代这些模型，但它确实提供了一种更可持续的方法来分析边缘的物联网数据过剩。
智能照明公司 Yeelight 的技术专家 Hassan Usmani 表示：“让开发人员更容易使用 TinyML，对于将废弃数据转化为可操作的见解以及在广泛的行业中创建新应用至关重要。随着新型人机界面的出现和智能设备数量的增长，TinyML 有可能使边缘的人工智能和计算无处不在、更便宜、可扩展和更可预测。”
客户体验
超个性化是最新的客户体验趋势。为了实现它，公司必须从他们的核心和关键任务系统中获取他们对客户的了解，并在任何给定时间将其与用户的上下文结合起来。实现这一点需要 TinyML 在边缘了解客户的行为。
存在类似的用于人身安全的用例。例如，如果一个行人走在街上突然肾上腺素飙升、尖叫并开始奔跑，那么这个人的 GPS 坐标和行为数据可能会被发送到应急小组. 然后，该团队将通过将数据与其他可用数据（例如视频片段或目击者的电话）交叉引用来验证数据。
许多不同行业和垂直领域的更多组织将采用 TinyML 来帮助在边缘实时分析低功耗设备上的数据。
史海拾趣
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