Cómo ejecutar aplicaciones de ML en hardware de partículas

Con el lanzamiento de TensorFlow Lite en Google I/O 2019, la biblioteca de aprendizaje de máquinas accesible ya no se limita a las aplicaciones con acceso a las GPU. Ahora puede ejecutar algoritmos de aprendizaje en microcontroladores con mucha más facilidad, lo que mejora la inferencia y el cálculo en la placa.

Brandon Satrom] publicó una demostración sobre cómo ejecutar TFLite en dispositivos de partículas (probado en Fotón, Argón, Boro, y Xenón) haciendo posible hacer predicciones sobre datos en vivo con modelos pre-entrenados. Mientras que algunos de los cálculos más fáciles que ocurren en las MCU requieren la manipulación de datos con ecuaciones existentes (mapeo de entradas analógicas a un rango de porcentaje, por ejemplo), muchas aplicaciones requieren la comprensión de grandes y complejos conjuntos de datos de sensores recopilados en tiempo real. A menudo es más difícil obtener resultados precisos de una simple ecuación.

El método actual es entrenar modelos de ML en hardware especializado, desplegar los modelos en la infraestructura de nubes, y transportar los datos de los sensores a la nube para su inferencia. Al ejecutar la inferencia y la toma de decisiones a bordo, los MCUs pueden simplemente tomar acción sin el backhaul de cualquier dato.

Comienza construyendo un modelo simple de TGLite para la ejecución de MCU, utilizando el error cuadrático medio para la pérdida y el descenso de gradiente estocástico para la optimización. Después de entrenar el modelo con datos de muestra, puede guardar el modelo y convertirlo en una matriz C para el MCU. En el MCU, puede cargar el modelo, las bibliotecas de TFLite y el resolvedor de operaciones, así como instanciar un intérprete y tensores. Desde allí, puede invocar el modelo en el MCU y ver los resultados!

[¡Gracias dcschelt por el consejo!]

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