Использование моделей машинного обучения (ML) на микроконтроллерах, по сравнению с традиционными алгоритмами, дает уникальные преимущества, особенно с учетом ограничений и особых требований.

Мгновенное принятие решений

Модели машинного обучения, развернутые на микроконтроллерах, могут принимать решения в режиме реального времени, что крайне важно для таких приложений, как робототехника, промышленность и устройства Интернета вещей, где необходима немедленная реакция.

Сокращение расходов на связь

Обрабатывая данные локально на микроконтроллере, модели машинного обучения уменьшают необходимость передачи данных в облачный сервер. Это снижает задержку и трафик, что критично при ограниченном интернете.

Энергоэффективность

Важно для устройств на батарейках.

Безопасность

Данные обрабатываются локально, решая задачу конфиденциальности.

Настраиваемость и гибкость

Модели машинного обучения можно подготовить специально для уникальных условий и требований окружения, в котором развернут микроконтроллер. Это позволяет создавать индивидуальные и гибкие решения по сравнению с универсальными традиционными алгоритмами.

Адаптивность

Модели могут со временем адаптироваться к изменениям в среде, улучшая свою производительность, или подстраиваться под новые типы данных без необходимости обновления традиционного алгоритма.

Обработка сложных сигналов

Модели машинного обучения лучше справляются со сложными нелинейными данными, которые традиционным алгоритмам сложно точно интерпретировать.

Масштабирование

После разработки модель можно развертывать на многочисленных устройствах без значительных дополнительных затрат, что дает экономическую эффективность.

Новые приложения

Создание решений, недостижимых традиционными методами, особенно в таких областях, как профилактическое обслуживание, мониторинг окружающей среды и устройства умного дома.

Однако важно учитывать и проблемы.
Реализация машинного обучения на микроконтроллерах часто связана с такими сложностями, как ограничения по памяти, вычислительной мощности и энергетических ресурсов.
Существует также сложность разработки и оптимизации моделей для эффективной работы на таких устройствах. Но с развитием искусственного интеллекта и подходов tinyML использование моделей машинного обучения в приложениях на базе микроконтроллеров становится все более доступным.

Адаптивность

Устройства могут обучаться и адаптироваться к новым данным в режиме реального времени, улучшая свои функции «на лету».

Скорость реакции

Быстрая обработка на устройстве устраняет задержку при отправке данных в облако для анализа.

Меньшее использование полосы пропускания

Отказ от передачи данных обеспечивает постоянную экономию полосы пропускания.

Энергоэффективность

Локальная обработка может быть менее энергозатратной, что критически важно для устройств с батарейным питанием.

Экономическая эффективность

Снижение затрат на хранение и обработку данных в облаке.