智能正在迅速從云端走向邊緣現(xiàn)在是時候開始了解智能實時系統(tǒng)

為智能實時系統(tǒng)做好準備

智能正在迅速從云端走向邊緣?，F(xiàn)在是時候開始了解智能實時系統(tǒng)了。

美國國稅局即將到來!事實上，它已經(jīng)在這里，不幸的是，嵌入式系統(tǒng)工程師已經(jīng)被抓住并且打瞌睡。您可能已經(jīng)猜到了，我不是在談論內(nèi)部收入服務，而是智能實時系統(tǒng)(IRS)。智能實時系統(tǒng)是基于微控制器的設備，能夠通過運行常駐人工智能算法(AI)學習使用數(shù)據(jù)。

團隊可以通過兩種不同的方式在其產(chǎn)品中利用人工智能。第一個，也是過去十年中最現(xiàn)實的，一直是在云中執(zhí)行AI算法。云提供了一個獨特的平臺，與微控制器上的處理相比，處理能力似乎無限。機器學習(ML)算法可以提供有數(shù)據(jù)并且被訓練以識別否則開發(fā)者幾乎不可能編程的模式(想想手寫字符識別)。

在云中使用機器學習的系統(tǒng)仍然可以使用實時嵌入式系統(tǒng)來收集數(shù)據(jù)，但是然后將該數(shù)據(jù)發(fā)送到云進行處理，然后任何返回響應將被中繼回嵌入式系統(tǒng)。正如讀者可以想象的那樣，這不是一個實時或確定的操作。但是，在可預見的未來，使用云已經(jīng)并將繼續(xù)在應用程序中工作。

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第二種方法通常是大多數(shù)系統(tǒng)無法實現(xiàn)的，它是處理數(shù)據(jù)并在微控制器上執(zhí)行機器學習算法。這是一個更有趣的解決方案，因為它消除了如果需要在云中處理數(shù)據(jù)則可能存在的延遲。由于以下幾個原因，這里的企業(yè)潛力巨大：

不再需要可降低物料清單(BOM)成本和系統(tǒng)復雜性的互聯(lián)網(wǎng)連接

降低云服務和數(shù)據(jù)處理計劃的運營成本

離線產(chǎn)品差異化

減少加工延遲和能耗

提高產(chǎn)品可靠性和潛在安全性

在確定性的實時系統(tǒng)中使用機器學習

在撰寫本文時，圍繞AI的微控制器問題僅僅持續(xù)了大約一年。將智能推向邊緣似乎更適合應用處理器，它比微控制器具有更強大的功能。那么我們真的有多接近智能實時系統(tǒng)?

答案將根據(jù)您與誰交談以及最終應用程序的不同而有很大差異，但讓我提供一些當前可供開發(fā)人員使用的快速示例。

首先，ARM發(fā)布了CMSIS-NN，這是一個C庫，用于在Cortex-M處理器上運行低級優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡算法。這允許開發(fā)人員設計和訓練他們的高級機器學習算法，然后將它們部署到微控制器上。這可以被認為是在沒有云的情況下以有效的方式運行機器學習的必要基礎。

其次，已經(jīng)有幾種產(chǎn)品可以在資源受限的環(huán)境中利用CMSIS-NN。一個很好的例子是OpenMV，它是一個基于STM32的相機模塊，并為諸如“”之類的功能提供本地處理。

機器視覺是許多實時嵌入式系統(tǒng)所需的領先智能功能。

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最后，幾家不同的硅制造商正在建立基礎設施，以便在微控制器上更容易獲得機器學習。ST Microelectronics于2019年1月剛剛宣布推出STM32CubeMX AI擴展，為AI提供神經(jīng)網(wǎng)絡工具箱。這些類型的工具不僅可以在微控制器上訪問AI，而且可以快速推動可開發(fā)系統(tǒng)類型的革命，并且可能很好地挑戰(zhàn)許多公司目前正在為其產(chǎn)品實施的業(yè)務模型。

正如我們所看到的，情報正在迅速從云端走向邊緣。雖然可能有些人一直希望邊緣的情報只是一種營銷時尚而且會逐漸消失，但技術事實很快就表明，如果這些功能尚未推出，這些功能很快就會推出?，F(xiàn)在是時候開始了解這些技術，以及如何將它們集成到您的路線圖中，為時已晚。

Jacob Beningo是一名嵌入式軟件顧問，目前與十幾個國家的客戶合作，通過提高產(chǎn)品質(zhì)量，成本和上市時間來大幅改變他們的業(yè)務。他發(fā)表了200多篇關于嵌入式軟件開發(fā)技術的文章，是一位廣受歡迎的演講者和技術培訓師，擁有三個學位，其中包括密歇根大學的工程碩士學位。請隨時通過jacob@beningo.com或他的網(wǎng)站與他聯(lián)系，并注冊他的每月Embedded Bytes時事通訊。