Встроенные системы являются неотъемлемым компонентом различных приложений, включая бытовую электронику, автомобили, медицинские устройства и промышленную автоматизацию. С быстрым развитием методов искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) интеграция этих передовых алгоритмов во встроенные системы становится все более важной. В этой статье я представляю всесторонний технический обзор достижений в алгоритмах искусственного интеллекта и машинного обучения для встраиваемых систем, уделяя особое внимание приложениям, проблемам и будущим перспективам.

1.1 Ранняя интеграция ИИ и машинного обучения

Ранняя интеграция ИИ и МО во встроенные системы в основном была сосредоточена на экспертных системах и алгоритмах, основанных на правилах. Эти системы использовали предопределенные правила и логику для принятия решений, что ограничивало их адаптивность и возможности обучения. По мере развития исследований в области искусственного интеллекта и машинного обучения разработка более сложных алгоритмов, таких как нейронные сети, позволила лучше интегрировать искусственный интеллект и машинное обучение во встроенные системы, проложив путь для современных интеллектуальных устройств.

1.2 Появление периферийного ИИ

Edge AI относится к реализации алгоритмов AI и ML на периферийных устройствах, которые представляют собой встроенные системы, работающие на периферии сети, близко к источнику данных. Такой подход обеспечивает обработку данных в режиме реального времени, уменьшает задержку и минимизирует затраты на передачу данных. Разработка эффективных алгоритмов машинного обучения, а также аппаратных ускорителей и специализированных микросхем искусственного интеллекта ускорила внедрение пограничного искусственного интеллекта в различные встроенные системные приложения.

2.1 Алгоритмы глубокого обучения

Глубокое обучение, подмножество машинного обучения, включает использование глубоких нейронных сетей (ГНС), которые имеют несколько скрытых слоев. Эти сети способны изучать сложные шаблоны и представления из больших объемов данных. Некоторые распространенные алгоритмы глубокого обучения, используемые во встроенных системах, включают:

a) Сверточные нейронные сети (CNN). Разработанные для обработки изображений и распознавания визуальных образов, CNN обычно используются в таких приложениях, как распознавание объектов, сегментация изображений и распознавание лиц.

б) Рекуррентные нейронные сети (RNN): RNN предназначены для обработки последовательных данных, что делает их подходящими для таких приложений, как обработка естественного языка, распознавание речи и прогнозирование временных рядов.

c) Сети с долговременной кратковременной памятью (LSTM): сети LSTM типа RNN способны изучать долгосрочные зависимости в последовательных данных, что полезно для таких приложений, как машинный перевод и обнаружение аномалий. .

2.2 Алгоритмы обучения с подкреплением

Обучение с подкреплением (RL) — это подход ML, который обучает алгоритмы принимать решения, взаимодействуя с окружающей средой и получая обратную связь в виде вознаграждений или штрафов. Алгоритмы RL использовались во встроенных системах для таких приложений, как робототехника, автономные транспортные средства и адаптивные системы управления. Некоторые популярные алгоритмы RL включают Q-learning, Deep Q-Networks (DQN) и Proximal Policy Optimization (PPO).

2.3 Алгоритмы дерева решений

Алгоритмы дерева решений — это класс методов машинного обучения, которые используют древовидную структуру для моделирования решений и их возможных результатов. Они особенно полезны во встроенных системах из-за их низкой вычислительной сложности и простоты реализации. Некоторые распространенные алгоритмы дерева решений включают деревья классификации и регрессии (CART), ID3 и C4.5.

2.4 Алгоритмы обучения по ансамблю

Методы ансамблевого обучения включают комбинацию нескольких моделей машинного обучения для повышения общей производительности и снижения риска переобучения. Эти алгоритмы хорошо подходят для встроенных систем, поскольку они могут обеспечивать более точные и надежные прогнозы. Общие алгоритмы обучения ансамбля включают Random Forest, AdaBoost и Gradient Boosting Machines (GBM).

3.1 Ограничения ресурсов

Одной из основных проблем при реализации алгоритмов искусственного интеллекта и машинного обучения во встроенных системах является ограниченность доступных ресурсов. Встроенные системы часто имеют строгие ограничения на объем памяти, вычислительную мощность и энергопотребление. Поэтому исследователи и инженеры должны разработать эффективные алгоритмы, способные обеспечить высокую производительность при соблюдении этих ограничений.

3.2 Сжатие и оптимизация модели

Чтобы преодолеть ограничения ресурсов, используются методы сжатия и оптимизации моделей, чтобы уменьшить размер и сложность моделей ML без существенного влияния на их производительность. Такие методы, как сокращение, квантование и дистилляция знаний, могут использоваться для сжатия и оптимизации моделей для развертывания во встроенных системах.

3.3 Конфиденциальность и безопасность данных

Встроенные системы часто обрабатывают конфиденциальные данные, что делает конфиденциальность данных и безопасность критически важными. Использование алгоритмов искусственного интеллекта и машинного обучения может усугубить эти опасения, поскольку они могут выявить уязвимости в системе или позволить злоумышленникам использовать данные. Исследователи и инженеры должны учитывать конфиденциальность и безопасность данных при разработке алгоритмов искусственного интеллекта и машинного обучения для встраиваемых систем.

Будущие тенденции и перспективы

4.1 Аппаратное ускорение

Разработка аппаратных ускорителей, таких как специализированные интегральные схемы (ASIC), программируемые вентильные матрицы (FPGA) и графические процессоры (GPU), значительно повлияла на производительность алгоритмов искусственного интеллекта и машинного обучения во встроенных системах. Ожидается, что дальнейшее развитие этих технологий приведет к дальнейшему повышению эффективности и возможностей встроенных систем.

4.2 Федеративное обучение

Федеративное обучение — это подход машинного обучения, который позволяет нескольким пограничным устройствам совместно изучать общую модель, сохраняя при этом свои данные на устройстве. Этот подход может помочь преодолеть ограничения ресурсов и решить проблемы конфиденциальности данных во встроенных системах. Ожидается, что федеративное обучение будет играть решающую роль в будущем искусственного интеллекта и машинного обучения во встроенных системах, особенно в приложениях Интернета вещей.

4.3 Трансферное обучение и метаобучение

Трансферное обучение и метаобучение — это методы, которые позволяют моделям машинного обучения использовать знания, полученные из предыдущих задач или аналогичных областей, для повышения их производительности при выполнении новых задач. Эти методы могут уменьшить объем необходимых обучающих данных и ускорить процесс обучения, что делает их особенно полезными для встраиваемых систем с ограниченными ресурсами.

Последнее слово

Интеграция алгоритмов искусственного интеллекта и машинного обучения во встроенные системы открыла новые возможности для расширенной функциональности и эффективности. Однако для успешного развертывания этих систем необходимо решить такие проблемы, как нехватка ресурсов, конфиденциальность данных и безопасность. Благодаря постоянным достижениям в исследованиях ИИ и МО, а также разработке аппаратных ускорителей и новых методов обучения будущее ИИ и МО во встроенных системах выглядит многообещающе.