یادگیری ماشین کوچک یا Tiny ML چیست؟ مدل‌های یادگیری ماشین نقش برجسته‌ای در زندگی روزمره ما بازی می‌کنند چه بدانیم چه ندانیم. در طول یک روز عادی، این احتمال وجود دارد که با برخی از مدل‌های یادگیری ماشین تعامل کنید؛ زیرا آن‌ها تقریباً در تمامی محصولات دیجیتالی که ما با آن‌ها تعامل داریم نفوذ کرده‌اند؛ برای مثال، خدمات رسانه‌های اجتماعی، دستیار شخصی مجازی، موتورهای جستجو، و فیلترکردن هرزنامه توسط سرویس میزبان ایمیل شما. در این مطلب به‌صورت مفصل به یادگیری ماشین کوچک (Tiny Machine Learning) پرداخته‌ایم.
محدودیت‌های منابع در مدل‌های یادگیری ماشین پیشرفته
به‌رغم موارد متعدد یادگیری ماشین در زندگی روزمره، هنوز چندین حوزه وجود دارد که فناوری نتوانسته است به آن‌ها دست یابد. دلیل؟ بسیاری از مدل‌های یادگیری ماشین، به‌ویژه معماری‌های پیشرفته (SOTA)، به منابع قابل توجهی نیاز دارند. این تقاضا برای قدرت محاسباتی با کارایی بالا، دسترسی تنها چندین برنامه کاربردی یادگیری ماشین را به کلود ارائه‌دهنده منابع سیستم کامپیوتری محدود کرده است.
علاوه بر اینکه آموزش این مدل‌ها از نظر محاسباتی گران است، اجرای استنتاج روی آن‌ها نیز اغلب بسیار گران است. اگر قرار است یادگیری ماشین دامنه خود را گسترش دهد و به حوزه‌های جدیدی نفوذ کند، راه‌حلی لازم است که به مدل‌های یادگیری ماشین اجازه دهیم استنتاج را روی دستگاه‌های کوچک‌تر و با محدودیت منابع بیشتری اجرا کنند. پیگیری این راه‌حل همان چیزی است که به زیرشاخه‌ای از یادگیری ماشین به‌نام (Tiny Machine Learning (TinyML انجامیده است.
TinyML چیست؟
TinyML به حوزه یادگیری ماشین (ML) اشاره می‌کند که بر اجرای الگوریتم‌ها و مدل‌های ML روی دستگاه‌های دارای محدودیت منابع، مانند میکروکنترلرها، سیستم‌های جاسازی شده و دستگاه‌های اینترنت اشیا (IoT) تمرکز می‌کند. اصطلاح کوچک در TinyML به محدودیت قدرت محاسباتی، حافظه و انرژی محدود این دستگاه‌ها اشاره می‌کند.
هدف TinyML فعال‌کردن قابلیت‌های یادگیری ماشین در دستگاه‌های کوچک و کم‌مصرف، به‌جای تکیه بر مدل‌های ML مبتنی بر ابر یا سرور، است. با استقرار مدل‌های ML، به‌طور مستقیم، TinyML مزایای بی‌شماری ازجمله استنتاج بلادرنگ و تأخیر کم، افزایش حریم خصوصی و امنیت، کاهش نیاز به پهنای باند و بهبود بهره‌وری انرژی را به ارمغان می‌آورد.
اما چرا مهم است؟ بیایید به چرایی جذابیت یادگیری ماشین کوچک نگاهی بیندازیم.
مزیت‌های TinyML
یادگیری ماشین کوچک طیف وسیعی از مزیت‌ها را ارائه می‌کند که آن را به یک رویکرد قدرتمند برای استقرار یادگیری ماشین در دستگاه‌های دارای محدودیت منابع تبدیل می‌کند:
- محاسبات لبه (Edge Computing) را امکان‌پذیر می‌کند، هوش را مستقیماً به دستگاه‌ها می‌آورد و اتکا به پردازش مبتنی بر ابر را کاهش می‌دهد. این امر به تأخیر کمتر و تصمیم‌گیری در زمان واقعی می‌انجامد که برای برنامه‌های حساس به زمان حیاتی است.
- یادگیری ماشین کوچک، با پردازش داده‌ها در دستگاه، حریم خصوصی و امنیت را افزایش و نیاز به انتقال دائمی داده‌ها را کاهش می‌دهد.
- با انجام پردازش محلی و حفظ منابع شبکه، کارایی پهنای باند را بهبود می‌بخشد.
- TinyML بهره‌وری انرژی را ارتقا می‌دهد و آن را برای دستگاه‌های با باتری ایده‌آل می‌کند.
پیشنهاد می‌کنیم درباره مهم‌ترین چالش‌های اخلاقی هوش مصنوعی هم مطالعه کنید.
از TinyML چگونه استفاده می‌شود؟
مهم‌ترین کاربردهای یادگیری ماشین کوچک از این قرار است:
دستگاه‌های پوشیدنی
یادگیری ماشین کوچک دستگاه‌های پوشیدنی هوشمند، مانند ردیاب‌های تناسب اندام، ساعت‌های هوشمند و دستگاه‌های نظارت بر سلامت، را فعال می‌کند و امکان تجزیه‌وتحلیل داده‌ها در زمان واقعی، تشخیص حرکات، ردیابی فعالیت و بازخورد شخصی فراهم می‌کند.
اتوماسیون صنعتی
یادگیری ماشین کوچک را می‌توان در تنظیمات صنعتی برای تعمیر و نگهداری پیش‌بینی، تشخیص ناهنجاری و کنترل کیفیت به کار برد. این کار سنسورها و دستگاه‌های هوشمند را قادر می‌کند تا سلامت تجهیزات را بررسی کنند، ناهنجاری‌ها را شناسایی کنند و کارایی عملیاتی را بهینه کنند.
نظارت بر محیط زیست
یادگیری ماشین کوچک، با فعال‌کردن حسگرهای کم‌مصرف برای تجزیه‌وتحلیل داده‌ها در محل، نظارت بر محیط را تسهیل می‌کند. می‌توان از آن برای برنامه‌هایی مانند نظارت بر کیفیت هوا، تجزیه‌وتحلیل کیفیت آب، پیش‌بینی آب‌وهوا و ردیابی حیات‌وحش استفاده کرد.
اتوماسیون خانگی
با یادگیری ماشین کوچک دستگاه‌های خانه هوشمند می‌توانند یاد بگیرند و با تنظیمات کاربر سازگار شوند. یادگیری ماشین کوچک سیستم مدیریت هوشمند انرژی، سیستم‌های امنیتی، دستیارهای فعال صوتی و اتوماسیون خانگی شخصی‌سازی‌شده براساس رفتار کاربر را فعال می‌کند.
مراقبت‌های بهداشتی
یادگیری ماشین کوچک کاربردهایی در نظارت از راه دور بیمار، دستگاه‌های بهداشتی پوشیدنی و تشخیص زودهنگام بیماری دارد. می‌تواند داده‌های حسگر را تجزیه‌وتحلیل کند، علائم حیاتی را نظارت کند و بینش‌های بی‌درنگ را برای حمایت از متخصصان مراقبت‌های بهداشتی در تشخیص و درمان ارائه کند.
کشاورزی
TinyML می‌تواند شیوه‌های کشاورزی را با نظارت بر سطوح رطوبت خاک، سلامت گیاه و تشخیص آفات بهینه کند. این کار تکنیک‌های دقیق کشاورزی را ممکن می‌سازد، استفاده کارآمد از منابع را تضمین می‌کند و بازده محصول را افزایش می‌دهد.
رباتیک
یادگیری ماشین کوچک نقش مهمی در سیستم‌های رباتیک ایفا می‌کند و امکان تصمیم‌گیری مستقل، تشخیص اشیا و ناوبری را فراهم می‌کند. این کار به ربات‌ها اجازه می‌دهد تا داده‌های حسگر را در زمان واقعی تجزیه‌وتحلیل کنند و به‌طور هوشمند به محیط خود پاسخ دهند.
حمل‌ونقل هوشمند
TinyML می‌تواند سیستم‌های حمل‌ونقل را با فعال‌کردن نظارت هوشمند بر خودرو، تجزیه‌وتحلیل رفتار راننده و مدیریت ترافیک در زمان واقعی بهبود بخشد و به توسعه وسایل نقلیه خودران و شبکه‌های حمل‌ونقل کارآمد کمک کند.
امنیت لبه
یادگیری ماشین کوچک می‌تواند امنیت لبه (Edge Security) را با فعال‌کردن تشخیص ناهنجاری روی دستگاه، تشخیص نفوذ و نظارت افزایش دهد که امکان شناسایی سریع تهدیدات امنیتی و واکنش فوری را بدون اتکا به سیستم‌های خارجی فراهم می‌کند.
لوازم الکترونیکی مصرفی
یادگیری ماشین کوچک را می‌توان در وسایل الکترونیکی مصرفی مختلف مانند بلندگوهای هوشمند، دوربین‌ها و سیستم‌های سرگرمی خانگی ادغام کرد نت تشخیص صدا، تشخیص چهره و توصیه‌های شخصی را فعال کند.
این‌ها تنها چند نمونه از کاربردهای متنوع TinyML هستند. همان‌طور که این حوزه به پیشرفت خود ادامه می‌دهد، می‌توانیم انتظار ادغام بیشتر قابلیت‌های یادگیری ماشین را در طیف وسیع‌تری از دستگاه‌ها و صنایع داشته باشیم که نوآوری و کارایی را در بخش‌های مختلف به ارمغان می‌آورد.
نکته پایانی
TinyML نشان‌دهنده پیشرفت چشمگیری در حوزه یادگیری ماشین است و قابلیت‌های هوشمند را برای دستگاه‌های دارای محدودیت منابع در لبه به ارمغان می‌آورد. کاربردهای آن در صنایع مختلف، ازجمله مراقبت‌های بهداشتی، اتوماسیون صنعتی، نظارت بر محیط‌زیست، رباتیک و غیره، است. با فعال‌کردن پردازش و استنتاج روی دستگاه، TinyML مزیت‌هایی مانند تأخیر کم، حفظ حریم خصوصی و افزایش امنیت، کارایی پهنای باند، کارایی انرژی و تصمیم‌گیری در زمان واقعی را ارائه می‌کند. TinyML، با سازگاری با محدودیت‌های لبه و مقیاس‌پذیری، امکانات جدیدی را برای سیستم‌های هوشمند، مستقل و پاسخگو باز می‌کند. همان‌طور که تکنولوژی به تکامل خود ادامه می‌دهد، TinyML آماده است تا جنبه‌های متعددی از زندگی روزمره ما را متحول کند و دستگاه‌ها را هوشمندتر، کارآمدتر و قادر به تصمیم‌گیری هوشمندانه‌تر کند.
پرسش‌های متداول
TinyML چگونه به کارآمدی انرژی و تأخیر کم کمک می‌کند؟
TinyML، با استفاده از پردازش در لبه، تأخیر را کاهش می‌دهد و مصرف انرژی را در دستگاه‌هایی با منابع محدود بهینه می‌کند که به‌ویژه برای دستگاه‌های پوشیدنی و IoT مفید است.
چگونه TinyML در حفظ حریم خصوصی و امنیت داده‌ها نقش دارد؟
با پردازش داده‌ها مستقیماً روی دستگاه، TinyML از انتقال داده‌ها به سرورهای ابری جلوگیری می‌کند که به‌نوبه خود حریم خصوصی و امنیت داده‌ها را افزایش می‌دهد.
کاربردهای اصلی TinyML چیست؟
TinyML در زمینه‌های مختلف مانند دستگاه‌های پوشیدنی، اتوماسیون صنعتی، نظارت بر محیط‌زیست، اتوماسیون خانگی، مراقبت‌های بهداشتی، کشاورزی، رباتیک، حمل‌ونقل هوشمند و امنیت لبه کاربرد دارد.
TinyML چگونه به اتوماسیون صنعتی و کشاورزی کمک می‌کند؟
در اتوماسیون صنعتی، TinyML به تعمیر و نگهداری پیش‌بینی و کنترل کیفیت کمک می‌کند، درحالی‌که در کشاورزی، به نظارت دقیق بر شرایط محیطی و سلامت گیاهان می‌پردازد.
آینده TinyML چگونه خواهد بود؟
با توسعه فناوری انتظار می‌رود که TinyML در طیف وسیع‌تری از دستگاه‌ها و صنایع استفاده شود و امکانات جدیدی برای سیستم‌های هوشمند، مستقل و پاسخگو فراهم کند.
یادگیری ماشین لرنینگ را از امروز شروع کنید!
ورود به این شاخه جذاب با ورود به دنیای دیتا ساینس یا علم داده آغاز می‌شود. اگر دوست دارید به این حوزه وارد شوید، پیشنهاد می‌کنیم با کلیک روی این لینک قدم اول را همین حالا بردارید.
مشاوران کافه‌تدریس به شما کمک می‌کنند مسیر یادگیری برای ورود به این حوزه را شروع کنید:
سه مزیت اصلی TinyML را نام ببرید.
محاسبات لبه (Edge Computing) را امکان‌پذیر می‌کند، هوش را مستقیماً به دستگاه‌ها می‌آورد و اتکا به پردازش مبتنی بر ابر را کاهش می‌دهد. این امر به تأخیر کمتر و تصمیم‌گیری در زمان واقعی می‌انجامد که برای برنامه‌های حساس به زمان حیاتی است.
یادگیری ماشین کوچک، با پردازش داده‌ها در دستگاه، حریم خصوصی و امنیت را افزایش و نیاز به انتقال دائمی داده‌ها را کاهش می‌دهد.
با انجام پردازش محلی و حفظ منابع شبکه، کارایی پهنای باند را بهبود می‌بخشد.
TinyML بهره‌وری انرژی را ارتقا می‌دهد و آن را برای دستگاه‌های با باتری ایده‌آل می‌کند.
TinyML چه محدودیتهایی در منابع را در مدل‌های یادگیری ماشین پیشرفته برطرف می‌کند؟
TinyML، با سازگاری با محدودیت‌های لبه و مقیاس‌پذیری، امکانات جدیدی را برای سیستم‌های هوشمند، مستقل و پاسخگو باز می‌کند
هدف TinyML فعال‌کردن قابلیت‌های یادگیری ماشین در دستگاه‌های کوچک و کم‌مصرف، به‌جای تکیه بر مدل‌های ML مبتنی بر ابر یا سرور، است. با استقرار مدل‌های ML، به‌طور مستقیم، TinyML مزایای بی‌شماری ازجمله استنتاج بلادرنگ و تأخیر کم، افزایش حریم خصوصی و امنیت، کاهش نیاز به پهنای باند و بهبود بهره‌وری انرژی را به ارمغان می‌آورد
نحوه استفاده از TinyML در مراقبت‌های بهداشتی را شرح دهید.
یادگیری ماشین کوچک کاربردهایی در نظارت از راه دور بیمار، دستگاه‌های بهداشتی پوشیدنی و تشخیص زودهنگام بیماری دارد. می‌تواند داده‌های حسگر را تجزیه‌وتحلیل کند، علائم حیاتی را نظارت کند و بینش‌های بی‌درنگ را برای حمایت از متخصصان مراقبت‌های بهداشتی در تشخیص و درمان ارائه کند.
سوال ۳:
یادگیری ماشین کوچک کاربردهایی در نظارت از راه دور بیمار، دستگاه‌های بهداشتی پوشیدنی و تشخیص زودهنگام بیماری دارد. می‌تواند داده‌های حسگر را تجزیه‌وتحلیل کند، علائم حیاتی را نظارت کند و بینش‌های بی‌درنگ را برای حمایت از متخصصان مراقبت‌های بهداشتی در تشخیص و درمان ارائه کند
سوال ۲:
این تقاضا برای قدرت محاسباتی با کارایی بالا، دسترسی تنها چندین برنامه کاربردی یادگیری ماشین را به کلود ارائه‌دهنده منابع سیستم کامپیوتری محدود کرده است.
علاوه بر اینکه آموزش این مدل‌ها از نظر محاسباتی گران است، اجرای استنتاج روی آن‌ها نیز اغلب بسیار گران است. اگر قرار است یادگیری ماشین دامنه خود را گسترش دهد و به حوزه‌های جدیدی نفوذ کند، راه‌حلی لازم است که به مدل‌های یادگیری ماشین اجازه دهیم استنتاج را روی دستگاه‌های کوچک‌تر و با محدودیت منابع بیشتری اجرا کنند.
پیگیری این راه‌حل همان چیزی است که به زیرشاخه‌ای از یادگیری ماشین به‌نام (Tiny Machine Learning (TinyML انجامیده است.
سوال۱:
محاسبات لبه (Edge Computing) را امکان‌پذیر می‌کند، هوش را مستقیماً به دستگاه‌ها می‌آورد و اتکا به پردازش مبتنی بر ابر را کاهش می‌دهد. این امر به تأخیر کمتر و تصمیم‌گیری در زمان واقعی می‌انجامد که برای برنامه‌های حساس به زمان حیاتی است.
یادگیری ماشین کوچک، با پردازش داده‌ها در دستگاه، حریم خصوصی و امنیت را افزایش و نیاز به انتقال دائمی داده‌ها را کاهش می‌دهد.
با انجام پردازش محلی و حفظ منابع شبکه، کارایی پهنای باند را بهبود می‌بخشد.
TinyML بهره‌وری انرژی را ارتقا می‌دهد و آن را برای دستگاه‌های با باتری ایده‌آل می‌کند.