芯片解密越来越多的人工智能(AI)在互联网上的东西设备中创造智能的'爱'设备,各种应用正受益于这些智能设备。他们学习数据,在没有人为干预的情况下做出自主决策,导致产品与环境进行更合乎逻辑、更像人类的互动。

人工智能和微处理器的结合为单片机开辟了新的市场。它使越来越多的新的应用程序和用例能够使用简单的单片机和人工智能加速来促进智能控制。这些由AI启动的单片机提供了一种独特的DSP计算和机器学习能力(ML)来进行推理,目前正被用于各种各样的应用,如关键字识别、传感器融合、振动分析和语音识别。高性能的单片机能够在视觉和成像方面提供更复杂的应用,如面部识别、指纹分析和自主机器人。

人工智能技术

下面是一些能够使用iot设备的人工智能技术:

机器学习 :机器学习算法基于代表性数据建立模型,使设备能够在没有人为干预的情况下自动识别模式。ML供应商提供了训练模型所需的算法、API和工具,这些模型可以被构建到嵌入式系统中。然后,这些嵌入式系统使用预先训练的模型来驱动基于新输入数据的推论或预测。例如传感器中心,关键词识别,预测维护和分类。

深入学习 深度学习是一种机器学习,通过使用神经网络的许多层来从复杂的输入数据中提取更高层次的特性和见解来训练系统。深度学习与非常大、多样和复杂的输入数据一起工作,并使系统能够迭代学习,随着每一步的进行改进结果。运用深入学习的应用实例有图像处理、客户服务的聊天机器人和面部识别。

自然语言处理(NLP) :NLP是人工智能的一个分支,处理系统与人类之间使用自然语言的互动。NLP帮助系统理解和解释人类语言(文本或语音),并在此基础上做出决策。例如语音识别系统、机器翻译和预测打字.

计算机视觉 :机器/计算机视觉是一个人工智能领域,培训机器收集、解释和理解图像数据,并根据这些数据采取行动。机器从相机上收集数字图像/视频,使用深入学习的模型和图像分析工具,以精确地识别和分类物体,并根据它们"看到"的东西采取行动。例如制造装配线故障检测、医疗诊断、零售店的面部识别和无人驾驶汽车测试。

母婴健康评估计划

芯片解密过去,人工智能是具有强大CPU核心、大内存资源和用于分析的云连接的MPS和GPS的权限。不过,近年来,随着智能化程度的日益提高,我们开始看到在嵌入式AOT应用程序中使用单片机。移动到边缘是由延迟和成本因素驱动的,涉及到将计算移动到更接近数据的位置。基于单片机的iot设备上的人工智能能够实时决策和更快地响应事件,具有带宽需求较低、功率较低、延迟时间较低、成本较低和安全性较高的优点。由于最近的单片机具有较高的计算能力,以及薄神经网络(NN)框架的可用性,而这些框架更适合于在这些终端设备中使用的资源受限的单片机。

神经网络是一个节点的集合,被安排在一个层中,接收上一层的输入,并生成一个输出,该输出是从输入的加权和偏置和中计算出来的。这个输出沿着所有的输出连接传递到下一层。在训练过程中,训练数据被输入到网络的第一个或输入层,每个层的输出被传递到下一个。最后一层或输出层生成模型的预测值,这些预测值与评估模型错误的已知预期值进行比较。训练过程涉及到在每次迭代中使用一个叫做反传播的过程来完善或调整网络每个层的权重和偏差,直到网络的输出与预期值密切相关。换句话说,网络从输入数据集中反复"学习",并逐步提高输出预测的准确性。

神经网络的训练需要非常高的计算性能和内存,通常在云中进行。经过训练,该预训练的NN模型嵌入到单片机中,并作为基于训练的新输入数据的推理引擎。