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可識別時間序列數據趨勢的嵌入式人工智能系統

發布時間:2024-08-23 責任編輯:lina

【導讀】技術創新通常會在幾十年內掀起改變人類生活的浪潮:電力、計算機、互聯網。最近的浪潮是人工智能 (AI)。自誕生以來,人工智能主要局限于大型計算平臺。然而,先進處理器技術和高效人工智能網絡的融合帶來了突破性創新,使人工智能可以在嵌入式系統中運行。這些系統通常配備專門的人工智能專用處理器和支持機器學習的傳感器,可實現前所未有的“邊緣”功能。


技術創新通常會在幾十年內掀起改變人類生活的浪潮:電力、計算機、互聯網。最近的浪潮是人工智能 (AI)。自誕生以來,人工智能主要局限于大型計算平臺。然而,先進處理器技術和高效人工智能網絡的融合帶來了突破性創新,使人工智能可以在嵌入式系統中運行。這些系統通常配備專門的人工智能專用處理器和支持機器學習的傳感器,可實現前所未有的“邊緣”功能。


這些功能使預測性維護達到了新的水平。嵌入式人工智能加速技術可防患于未然,而無需人工參與。本文將介紹幾種可在邊緣實現人工智能算法的新型處理器技術。


嵌入式人工智能系統 


支持人工智能的微控制器和 MEMS 傳感器是預測性維護人工智能革命的前沿。這些設備的特點是體積小、功耗低,并且能夠加速與人工智能相關的特定數學函數。傳統的嵌入式處理器與人工智能內核和/或傳感器模塊相結合,使設備能夠實時分析和響應現實世界中基于時間序列的數據。在時間序列數據應用中實現嵌入式人工智能有多種方法。但首先…


什么是針對時間序列數據的人工智能? 


時間序列數據是指在均勻分布的時間間隔內收集、記錄或測量的一系列數據點。通過時間序列數據點,分析人員可以了解數據是如何隨時間演變或變化的。


時間序列數據分析涉及了解數據中的模式、趨勢、異常和行為。人工智能可用于對未來值進行觀察或預測,從數據中提取真知灼見,為決策提供依據。這類分析可以使用人工智能網絡來完成,這就需要了解和選擇處理硬件。


在預測性維護、環境異常檢測、物聯網設備、多軸運動等應用中,時間序列數據可用于了解數據中的模式、趨勢和行為。利用卷積神經網絡、遞歸神經網絡、長短期記憶網絡和門控遞歸單元等人工智能算法,時間序列數據可用于檢測預期結果或異常結果。雖然這些機器學習算法可在通用硬件上執行,但使用帶有人工智能內核的處理器和/或傳感器可減少延遲并提高效率。


包括 Cortex-M 內核、NPU、GPU 和嵌入式人工智能傳感器組件在內的幾種常見處理器內核技術可用于人工智能時間序列數據分析。這些新處理器技術與專用人工智能算法的融合正在推動嵌入式系統和邊緣計算領域的創新。從醫療保健、汽車、制造、農業等領域的應用來看,嵌入式人工智能處理器正在為更智能、更自主的設備鋪平道路,這些設備能夠以前所未有的速度、精度和效率分析真實世界的數據。

可識別時間序列數據趨勢的嵌入式人工智能系統

Nanoedge AI Studio 顯示來自電機控制應用程序的時間序列數據


具有機器學習功能的微控制器


Cortex-M 系列微控制器 (MCU)(從 M0 到 M85)通常是各種應用中嵌入式系統處理的支柱,無論是否執行人工智能。不過,由于這些內核專為低功耗、實時數據處理而設計,因此非常適合嵌入式人工智能硬件解決方案。


例如,采用 32 位 Arm Cortex-M33 的 STMicroelectronics STM32L5 和 NXP MCX-A MCU 都適用于使用簡單人工智能網絡的嵌入式系統。雖然這些傳統的 Cortex-M 內核在處理傳感器數據和簡單的人工智能處理方面表現出色,但對于更復雜的機器學習任務,讓我們來看看集成了更多內核以進一步實現機器學習的微控制器。


圖形處理器 (GPU)


雖然 GPU 主要用于提高 2D(有時是 3D )圖形性能,但越來越多的嵌入式人工智能應用將 GPU 與 Cortex-M MCU 結合使用。這些并行處理單元可用于深度學習算法,如卷積神經網絡 (CNN),以完成圖像識別和物體檢測等任務。例如,STM32U5 采用 Cortex-M33 和 NeoChrome GPU,適合工業、智慧城市、智能家居和物聯網應用中的人機界面應用或嵌入式人工智能解決方案。



神經處理單元 (NPU)

神經處理單元 (NPU) 是高度專業化的內核,為加速神經網絡計算而進行了優化,使程序能夠在功能上自我學習和重新編程。這些內核通常與 Cortex-M 處理器一起實現,能夠執行比標準 Cortex-M 內核單獨運行時更復雜的神經網絡算法。


例如,NXP 的 MCX-N 結合了 Arm Cortex-M33 和定制的 eIQ 神經處理單元。Alif Semiconductor 的 Ensemble 系列是可用于工業應用的微控制器,將 Arm Cortex-M55 CPU 與 ARM Ethos-U55 神經處理單元實現的專用邊緣人工智能加速相結合。該系列可提供單 Cortex-M55 或雙 Cortex-M55、單 Ethos-U55 或雙 Ethos-U55,以及可選的一個或兩個 Cortex-A32 MPU 內核。

通過將人工智能任務卸載到 NPU,嵌入式系統可以實現實時神經網絡推理,同時節省功耗、體積和資源。


帶有嵌入式人工智能內核的傳感器

如上所述,嵌入式人工智能應用通常使用標準 MCU 進行數據處理的計算。然而,新的傳感器技術已將人工智能處理移至 MCU 外部,并將嵌入式人工智能處理內核置于傳感器本身,稱為機器學習內核 (MLC) 和智能傳感器處理單元 (ISPU)。


帶有嵌入式機器學習核心 (MLC) 的傳感器可以經過訓練,在檢測到特定事件時觸發操作,從而能夠精確檢測變化場景。這樣可以減少 MCU 的計算負荷,從而實現低功耗架構并提高系統效率。例如,LSM6DSV16BXTR 是一款帶有 3 軸加速計和 3 軸陀螺儀的 IMU,它采用 MLC 來實現人工智能功能。


另外,傳感器還可以采用智能傳感器處理單元 (ISPU),這是一種專用于高處理能力的集成數字信號處理器,可在 ISPU 內支持機器學習和神經網絡處理。這種核心架構可對內部和外部傳感器進行人工智能處理,而無需外部 MCU 來處理更繁重的計算。這可用于各種傳感器輸入的自動校準、傳感器融合和異常檢測,而無需外部 MCU。相反,較小的 MCU 可用于通用微控制器負載。


結論


將人工智能應用于時間序列數據是一個令人興奮的發展領域,有可能為工業、醫療保健和消費應用增加智能。開發人工智能解決方案需要考慮很多因素,選擇處理器只是其中之一。

(文章來源:Arrow Solution,作者:George Dickey)


免責聲明:本文為轉載文章,轉載此文目的在于傳遞更多信息,版權歸原作者所有。本文所用視頻、圖片、文字如涉及作品版權問題,請聯系小編進行處理。


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