TinyML: apprendimento automatico al livello basso

TinyML, abbreviazione di Tiny Machine Learning, si riferisce all'uso dell'apprendimento automatico su computer piccoli, poco potenti e a basso costo. Questa tecnologia consente a questi dispositivi di eseguire analisi sul dispositivo di visione, audio e parlato, che hanno il potenziale di rivoluzionare l’attuale architettura dei sistemi Internet of Things (IoT).

I sistemi IoT tradizionali si affidano a un gran numero di dispositivi edge distribuiti nell’ambiente fisico per raccogliere dati, che vengono poi trasmessi a una CPU basata su cloud per l’elaborazione. Questi dispositivi edge sono in genere a basso costo e a basso consumo, con potenza di calcolo e memoria limitate. Questa architettura ha i suoi svantaggi, tra cui la necessità di una connettività coerente, problemi di privacy dei dati e ritardi nell’elaborazione dei dati.

Per affrontare queste sfide, si stanno compiendo sforzi per integrare le funzionalità di machine learning direttamente negli stessi dispositivi edge IoT. Ciò significa che i dispositivi avrebbero intelligenza a bordo, consentendo loro di elaborare i dati localmente. Questo approccio, noto come TinyML, offre numerosi vantaggi rispetto al tradizionale machine learning basato su CPU nei sistemi IoT.

TinyML supera le normali tecniche di ML in termini di durata della batteria ed efficienza dei costi. Richiede un solo microcontrollore rispetto a un PC, il che lo rende più conveniente. Inoltre, le implementazioni TinyML sono più robuste, poiché le informazioni rimangono intatte anche se un nodo viene rimosso. Inoltre, TinyML offre una maggiore sicurezza poiché le informazioni rimangono all'interno del dispositivo incorporato e non vi sono scambi con terze parti.

TinyML ha vari potenziali casi d'uso. Ad esempio, può consentire l’agricoltura digitale fornendo programmi basati sull’intelligenza artificiale che possono funzionare su telefoni cellulari senza connettività Internet. Ciò può aiutare gli agricoltori a identificare e rispondere ai rischi per le colture. Inoltre, TinyML può essere utilizzato per il miglioramento del parlato negli apparecchi acustici, la traduzione del linguaggio dei segni, il riconoscimento dei gesti per i non vedenti e l'analisi acustica nella manutenzione delle turbine eoliche.

Nonostante il suo potenziale, ci sono sfide nell’implementazione di TinyML. Gli algoritmi ML si basano su grandi quantità di dati, mentre i dispositivi IoT sono progettati per consumare una quantità minima di energia, con conseguente capacità di elaborazione limitata. Tuttavia, si stanno facendo progressi per superare queste sfide e sbloccare tutto il potenziale di TinyML.

In conclusione, TinyML offre la capacità di eseguire l'apprendimento automatico su dispositivi piccoli e a basso consumo, consentendo l'analisi sul dispositivo nei sistemi IoT. Portando l'intelligenza all'avanguardia, TinyML ha il potenziale per creare un sistema ML più decentralizzato e robusto. Con vari casi d'uso e progressi continui, TinyML potrebbe trasformare il modo in cui interagiamo con i dispositivi IoT e creare ambienti fisici più intelligenti.