Renesas副总裁谈人工智能物联网的定义、价值以及在终端的演变与部署

2022-09-01 Renesas
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本文译自穆罕默德-多加尔,RENESAS(瑞萨)副总裁的博客。

物联网(IoT)注定不仅会改变我们的日常生活,而且会改变人类社会的整个结构。从智能家居到未来的工厂,联网设备的数量继续快速增加。根据IDC的数据,到2025年,将有超过557亿台联网设备,其中75%将与物联网平台相连。这将导致这些设备产生的数据激增,从2019年的18.3ZB增长到2025年的估计73.1ZB。在这一点上,高效AI(人工智能)算法的整合将提出许多方法来克服物联网部署的一些挑战。人工智能和物联网设备的进步确保了对数据进行系统的计算分析,这反过来又导致克服了延迟和安全漏洞等挑战。它还成功地实现了实时数据处理能力,同时创建了动态网络和分布式智能。

什么是AIoT?

人工智能物联网(AIoT)是一个相对较新的术语,目前在世界范围内占主导地位。该术语是新兴技术中的两大巨头--人工智能(AI)和物联网(IoT)的结合,以实现更有效的物联网操作,改善人机互动,加强数据管理和分析。物联网包括相互连接的事物,这些事物内部有传感器,可以从环境中收集或产生大量的数据。人工智能提供了机器从以前的经验中学习的可能性,以根据其先前的知识执行任务。人工智能可以将物联网数据转化为有用的信息,然后有效地用于在适当的时候做出适当的决定。人工智能和物联网都有一个互惠的关系--人工智能从 "大数据"、连接性和物联网信号的可用性中繁荣起来,而物联网则从机器学习能力中受益。


在AIoT中,人工智能被嵌入物联网基础设施组件中,API被用来实现这些组件之间多层次的互操作性和可靠性。这种操作形式侧重于改善系统和网络的功能和操作,以及管理数据以提取隐藏的价值。由于人工智能、物联网和系统的结合,数据分析的价值也随着额外的智能而增加。例如,来自物联网网络边缘的数据使机器更加自动化,并使它们能够在操作层面激活任务。为了更清楚地解释人工智能和物联网的融合点,下图显示了一个数据生命周期。物联网负责使用物联网感知层的传感器捕捉数据。然后,它在网络层内进行通信,接着汇总数据以确保整合。然后通过物联网平台对数据进行分析。最后,根据分析结果,在应用/业务层进行 "行动"。物联网的基本价值是由应用层的 "行为 "价值决定的,这主要取决于前一个步骤 "分析"。这一步 "分析 "是人工智能的游乐场。

人工智能:物联网的真正附加值

将人工智能从云端整合到物联网网络,特别是在终端提供了改善操作状态和整体系统效率的能力,支持物联网的可扩展性,并通过有效的风险管理减轻风险。这将有助于通过最大限度地减少紧急停机时间来降低运营成本,这反过来意味着提高可用性。


在嵌入式终端的高效人工智能领域需要一种革命性的方式来管理信息,积累相关数据,并在设备上进行本地决策。


为了在终端采用有效的人工智能(AI)、机器学习(ML)或深度学习(DL),你需要方便的硬件,可以处理核心系统任务以及相关算法,这不会影响性能或功耗。在这一点上,具有所需CPU性能的IoT Ready微控制器、智能省电外设以及更重要的是强大的硬件安全引擎可以帮助扩大AIOT的采用。然而,仅靠硬件本身并不能解决问题,因为我们需要优化的MW支持智能ML模型,以便能够在这些受限设备上运行。


基于物联网就绪的微控制器单元的智能物联网设备在物联网网络的边缘工作,负责收集和处理大量的数据。从边缘到云端的数据处理和传输操作需要优化的性能、安全的通信和最重要的高能耗。将能耗保持在一个非常低的水平是大规模部署物联网设备的一个重要要求。在这里,TinyML提供了有效和生态地优化和运行高度复杂的AI/ML模型的技术。


现在让我们深入了解一下TinyML在终端的演变和启用,以及AIOT在不同阶段的采用。


第一阶段:人工智能和云

这是一个起点,云是训练和托管机器学习模型的唯一场所,最终需要更大的功率进行计算操作以及应用相关的任务管理。微控制器单元负责管理物联网网络领域的传感器和执行器。如下图所示,人工智能模型是在云端处理的,在将数据传输到云端时,物联网网络可能会过载。所有这些都会引入延迟并消耗资源,使其特别不适合于实时和安全关键的应用。

第二阶段:人工智能和边缘

为了提高系统效率和决策,我们现在有能力在边缘或终端上本地运行AI模型。然而,由于资源有限的边缘设备,机器学习模型的训练仍然需要在云中进行。然后可以将训练好的模型部署在边缘执行。这种方法得益于云的力量(训练)和边缘的低延迟(更快的执行)。


第三阶段:在终端嵌入智能

在这个阶段,物联网产品的设计者可以将机器学习模型直接嵌入到微控制器中;跳过云端边缘的任何额外 "行为 "的步骤。

然而,这种在MCU上运行的ML模型必须足够轻巧,以便能够更快地执行。这就是TinyML发挥作用的地方,因为它不需要很多资源来工作,使其成为物联网约束设备的便利解决方案。简而言之,TinyML有助于优化资源,降低拥有成本,提高能源效率,提高数据安全性,并最终降低延迟。这催生了分布式智能,并将成为在各种应用环节中扩大AIOT采用的催化剂。


让我们看看瑞萨能够帮助实现高效的AIOT解决方案的一些使用案例;例如,工业领域的预测性维护,其中嵌入相关的机器学习模型将有助于实时检测任何问题并采取相应行动。


模式识别。这是一种图像或语音识别模型,在检测到某些词语或指令时可以改变系统。


智能医疗。应用包括智能预诊断,医疗状况监测和实时分析,有效的图像识别以快速治疗,等等。


可穿戴智能设备。这些应用是无止境的,从智能手表到健身追踪器和各种监测设备。


AIoT的出现跨越了许多新技术和应用,为人类生活的各个领域带来了前所未有的进步机会。更广泛地采用AIoT需要在连接、安全和开发先进技术方面进行合作和标准化,以打破任何障碍。


数以十亿计的智能设备的发展之路正在大开,并创造出以前不可能的新应用和商业流。释放你的想象力,因为即将到来的东西是超出预期的。

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