ПРОБЛЕМИ ВПРОВАДЖЕННЯ МАШИННОГО НАВЧАННЯ В СУЧАСНІ ПЕРИФЕРІЙНІ ПРИСТРОЇ - Мельничук, О. С.; Лобур, М. В.; Свірідова, Т. В. (Computer Science and Applied Mathematics, 2024)
Останнім часом штучний інтелект (ШІ) та машинне навчання (МН) привернули значну увагу як на виробництві, так і в академічних колах. Оскільки традиційні методи МН є енергоємними, то це обмежує їх застосування підмножиною пристроїв зі значними обчислювальними можливостями. Однак зростання потужності процесорів та мікроконтролерів дозволило інтегрувати методи МН для обробки даних спершу на мобільні пристрої, а пізніше – на малопотужні (кілька міліват) периферійні пристрої. Ця концепція остаточно сформувалась у 2018 році та отримала назву TinyML. Її стрімке поширення підживлюється велетенською кількістю вироблених мікроконтролерів (250 мільярдів) та популярністю інтернету речей (ІР). У перспективі, TinyML може бути використаний на кожному пристрої що є частиною ІР, хоча це не завжди буде економічно виправдано. Водночас застосування технологій TinyML не є простим і потребує ретельної оцінки та вибору можливостей як алгоритму МН так і периферійного пристрою. Це пояснюється насамперед відсутністю загальноприйнятих способів порівняння як алгоритмів TinyML, так і спроможностей апаратного забезпечення щодо застосування МН. Існує кілька підходів до впровадження TinyML: орієнтований на програмне забезпечення, апаратне забезпечення та гібридний. Залежно від підходу застосовуються різні методи вирішення конкретної задачі. Деякі алгоритми МН можуть бути перенесені на периферійні пристрої досить просто, через застосування прийомів спрощення та адаптації нейронних мереж (НМ). Однак на сьогодні їх застосування не є автоматизованим та узагальненим. Ця стаття присвячена огляду концепції TinyML, основних етапів та особливостей її застосування, найбільш помітних досягнень в галузях розпізнавання мови та зображень, класифікації послідовностей та стиснення даних, діагностики здоров’я та взаємодії з мозком, прогнозування несправностей техніки та виявлення аномалій, автономного транспорту та екології. На жаль, об’єм статті не дозволяє розкрити особливості застосування TinyML в решті галузей та більш детально. Крім того, в статті проаналізовані проблеми, які виникають при впровадженні технологій МН на малопотужних пристроях. Мета статті – стати путівником та дороговказом у світ застосувань TinyML.