В мире стремительно развивающихся технологий искусственный интеллект (ИИ) все чаще проникает в нашу повседневную жизнь. Но что если бы мы могли использовать его возможности не только на мощных серверах, но и на маленьких, ресурсоограниченных устройствах? TinyML, или “миниатюрный ИИ”, открывает новые горизонты для применения ИИ в самых разных сферах, от умных датчиков до автономных роботов.
Ключевым преимуществом TinyML является его способность эффективно работать на устройствах с ограниченными ресурсами, таких как микроконтроллеры. Это позволяет нам создавать умные решения, которые потребляют мало энергии, работают автономно и не требуют постоянного подключения к облаку.
С TinyML мы можем реализовать самые разные приложения, например:
- Распознавание речи: Умные часы или гарнитуры, способные распознавать голосовые команды и выполнять различные действия.
- Анализ сенсорных данных: Системы мониторинга окружающей среды, способные определять загрязнение воздуха или состояние почвы.
- Распознавание образов: Умные камеры для видеоаналитики, способные обнаруживать лица, объекты или движение.
- Управление ресурсами: Устройства, способные оптимизировать потребление энергии, регулировать температуру или контролировать движение.
TinyML обладает огромным потенциалом для решения актуальных задач, таких как оптимизация энергопотребления, повышение безопасности, автоматизация процессов и создание более интеллектуальных устройств.
В этой статье мы рассмотрим TensorFlow Lite Micro, мощную платформу для реализации TinyML-приложений на микроконтроллерах, а также ее применение на популярном микрокомпьютере Raspberry Pi Pico.
TensorFlow Lite Micro: машинное обучение на микроконтроллерах
TensorFlow Lite Micro — это мощная и оптимизированная библиотека машинного обучения, разработанная Google, которая позволяет выполнять модели машинного обучения на микроконтроллерах и других устройствах с ограниченными ресурсами.
Ключевые особенности TensorFlow Lite Micro:
- Оптимизированная производительность: TensorFlow Lite Micro оптимизирован для работы на устройствах с ограниченными ресурсами, таких как микроконтроллеры, с минимальным потреблением памяти и энергии.
- Поддержка широкого спектра моделей: TensorFlow Lite Micro поддерживает широкий спектр моделей машинного обучения, включая модели для классификации, регрессии, обработки естественного языка и компьютерного зрения.
- Простая интеграция: TensorFlow Lite Micro легко интегрируется с различными платформами микроконтроллеров, такими как Arduino, ESP32, STM32 и Raspberry Pi Pico.
- Open-source доступность: TensorFlow Lite Micro является открытым исходным кодом, что позволяет разработчикам свободно использовать, модифицировать и распространять его.
TensorFlow Lite Micro является идеальным выбором для реализации TinyML-приложений, где требуется высокая производительность и ограниченные ресурсы.
Преимущества использования TensorFlow Lite Micro:
- Автономная работа: Модели машинного обучения работают локально на устройстве, что позволяет исключить зависимость от облачных сервисов и повысить конфиденциальность данных.
- Низкое энергопотребление: TensorFlow Lite Micro оптимизирован для работы на устройствах с ограниченными ресурсами, что позволяет снизить энергопотребление и продлить время автономной работы.
- Высокая скорость работы: TensorFlow Lite Micro обеспечивает высокую скорость работы моделей машинного обучения, что позволяет выполнять анализ данных в реальном времени.
- Гибкость: TensorFlow Lite Micro позволяет использовать различные модели машинного обучения, что делает его универсальным инструментом для решения широкого спектра задач.
TensorFlow Lite Micro открывает новые возможности для разработки умных и ресурсоэффективных устройств, которые могут использовать возможности машинного обучения для решения самых разных задач.
Raspberry Pi Pico: идеальная платформа для TinyML
Raspberry Pi Pico – это компактный и доступный микрокомпьютер, который идеально подходит для реализации TinyML-приложений.
Ключевые характеристики Raspberry Pi Pico, делающие его привлекательным для TinyML:
- Доступная цена: Raspberry Pi Pico стоит всего около 4 долларов, что делает его доступным для широкого круга пользователей, включая энтузиастов, студентов и разработчиков. Процессы
- Мощный процессор: Raspberry Pi Pico оснащен двухъядерным процессором ARM Cortex-M0+ с тактовой частотой 133 МГц.
- Встроенная память: Raspberry Pi Pico имеет 264 КБ оперативной памяти (SRAM) и 2 МБ флеш-памяти для хранения программ и данных.
- Поддержка периферийных устройств: Raspberry Pi Pico поддерживает широкий спектр периферийных устройств, таких как датчики, дисплеи, камеры и беспроводные модули.
- Простая в использовании среда разработки: Raspberry Pi Pico поддерживает различные языки программирования, включая C/C++, Python и MicroPython, что упрощает разработку приложений.
Raspberry Pi Pico – это идеальный выбор для реализации TinyML-проектов, где требуется доступность, мощность и гибкость.
Преимущества Raspberry Pi Pico для TinyML:
- Низкое энергопотребление: Raspberry Pi Pico потребляет минимальное количество энергии, что делает его идеальным выбором для автономных устройств с ограниченным питанием.
- Высокая скорость работы: Двухъядерный процессор Raspberry Pi Pico обеспечивает высокую скорость работы, что позволяет выполнять сложные вычисления, необходимые для машинного обучения, в реальном времени.
- Расширяемость: Raspberry Pi Pico поддерживает широкий спектр периферийных устройств, что позволяет создавать сложные и гибкие системы.
- Активное сообщество: Raspberry Pi Pico обладает активным сообществом разработчиков, которые делятся своим опытом и кодом, что облегчает процесс разработки.
Raspberry Pi Pico – это доступная, мощная и гибкая платформа для реализации TinyML-приложений, которая открывает новые возможности для разработки умных и ресурсоэффективных устройств.
Преимущества использования TensorFlow Lite Micro на Raspberry Pi Pico
Сочетание TensorFlow Lite Micro с Raspberry Pi Pico предоставляет уникальную возможность для создания умных и ресурсоэффективных устройств, работающих на базе машинного обучения.
Ключевые преимущества:
- Доступность: Raspberry Pi Pico, благодаря своей доступной цене, позволяет создавать TinyML-проекты с минимальными затратами, что делает их более доступными для широкого круга пользователей.
- Энергоэффективность: Raspberry Pi Pico, потребляя минимальное количество энергии, идеально подходит для автономных устройств, работающих от батарей. TensorFlow Lite Micro, оптимизированный для работы на устройствах с ограниченными ресурсами, дополнительно снижает энергопотребление.
- Высокая производительность: Двухъядерный процессор Raspberry Pi Pico, в сочетании с оптимизацией TensorFlow Lite Micro, обеспечивает высокую скорость работы моделей машинного обучения, позволяя выполнять анализ данных в реальном времени.
- Гибкость: Raspberry Pi Pico поддерживает широкий спектр периферийных устройств, что позволяет создавать сложные и гибкие TinyML-системы, способные собирать данные от различных датчиков и взаимодействовать с внешним миром.
Пример: В статье “TensorFlow Lite Micro: Персонализированные умные часы для управления ресурсами”[1] показано, как использовать TensorFlow Lite Micro на Raspberry Pi Pico для создания умных часов, способных анализировать данные о физической активности пользователя, оптимизировать потребление энергии и предоставлять персонализированные рекомендации по здоровью.
Таблица: Сравнение Raspberry Pi Pico с другими платформами для TinyML:
| Платформа | Процессор | Оперативная память | Цена | Поддержка TensorFlow Lite Micro |
|---|---|---|---|---|
| Raspberry Pi Pico | ARM Cortex-M0+ | 264 КБ | $4 | Да |
| Arduino Nano 33 BLE Sense | ARM Cortex-M4 | 1 МБ | $20 | Да |
| ESP32 | Tensilica Xtensa LX6 | 512 КБ | $5 | Да |
Как видно из таблицы, Raspberry Pi Pico является одной из самых доступных и мощных платформ для реализации TinyML-проектов.
Рассмотрим практический пример применения TensorFlow Lite Micro на Raspberry Pi Pico – создание системы распознавания лиц. Такая система может использоваться для различных задач, например:
- Автоматизация доступа: Разблокировка дверей или устройств только для авторизованных пользователей.
- Управление ресурсами: Настройка параметров устройства (яркость экрана, громкость) в зависимости от лица пользователя.
- Мониторинг безопасности: Оповещение о появлении нежелательных лиц в зоне наблюдения.
Основные этапы реализации:
- Подготовка модели: Обучение модели машинного обучения для распознавания лиц. Существует множество готовых моделей, например, FaceNet или MobileNet, которые можно использовать для этой задачи.
- Конвертация модели: Преобразование модели в формат, совместимый с TensorFlow Lite Micro.
- Разработка кода: Написание кода на C++ или MicroPython для загрузки и запуска модели на Raspberry Pi Pico.
- Интеграция с камерой: Подключение камеры к Raspberry Pi Pico и настройка потока видеоданных.
- Обработка данных: Извлечение данных с камеры, предсказание модели TensorFlow Lite Micro и выдача результата.
Пример кода:
Ниже приведен фрагмент кода на MicroPython, демонстрирующий загрузку и использование модели TensorFlow Lite Micro для распознавания лиц на Raspberry Pi Pico:
python
from tflite_runtime.interpreter import Interpreter
import sensor
# Загрузка модели
interpreter = Interpreter(model_path=”face_detection_model.tflite”)
interpreter.allocate_tensors
# Получение входных и выходных тензоров
input_details = interpreter.get_input_details
output_details = interpreter.get_output_details
# Инициализация камеры
sensor.reset
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)
sensor.skip_frames(time=2000)
# Цикл обработки видеоданных
while True:
img = sensor.snapshot
# Преобразование изображения в формат, подходящий для модели
input_data = img.to_tensor(input_details[0][‘dtype’])
# Запуск модели
interpreter.set_tensor(input_details[0][‘index’], input_data)
interpreter.invoke
# Получение результатов
output_data = interpreter.get_tensor(output_details[0][‘index’])
# Обработка результатов и выдача ответа
# …
Результаты:
Результаты распознавания лиц могут быть выведены на дисплей, переданы по сети или использованы для управления устройствами.
Raspberry Pi Pico, в сочетании с TensorFlow Lite Micro, предоставляет мощные возможности для реализации TinyML-приложений, таких как распознавание лиц, с минимальными затратами и энергопотреблением.
Процесс настройки и запуска TensorFlow Lite Micro на Raspberry Pi Pico
Настройка и запуск TensorFlow Lite Micro на Raspberry Pi Pico — это относительно простой процесс, который можно выполнить с помощью нескольких шагов.
Установка необходимых инструментов:
- Загрузка и установка SDK: Скачать и установить Raspberry Pi Pico SDK (Software Development Kit) с официального сайта [https://www.raspberrypi.org/](https://www.raspberrypi.org/). SDK содержит все необходимые инструменты для разработки и отладки программного обеспечения для Raspberry Pi Pico.
- Установка компилятора: Установить компилятор C/C++, такой как GCC, для компиляции кода TensorFlow Lite Micro.
- Установка Python: Установить Python (рекомендуется версия 3.7 или выше) для запуска скриптов и инструментов TensorFlow Lite Micro.
- Установка библиотеки TensorFlow Lite Micro: Скачать и установить библиотеку TensorFlow Lite Micro из репозитория GitHub ([https://github.com/tensorflow/tensorflow](https://github.com/tensorflow/tensorflow)).
Создание проекта:
- Создание папки проекта: Создать новую папку для проекта, например, “tinyml_project”.
- Создание файла main.cpp: Создать файл “main.cpp” в папке проекта, где будет находиться основной код приложения.
Написание кода:
- Инициализация библиотеки TensorFlow Lite Micro: Включить заголовочные файлы библиотеки TensorFlow Lite Micro в файл “main.cpp”.
- Загрузка модели: Загрузить модель машинного обучения в формате TensorFlow Lite Micro с помощью функции
tflite::Interpreter. - Обработка данных: Написать код для получения данных от датчиков или других периферийных устройств Raspberry Pi Pico, преобразования данных в формат, подходящий для модели TensorFlow Lite Micro, и выполнения предсказаний.
- Выдача результатов: Написать код для вывода результатов предсказаний модели на дисплей, передачу данных по сети или управление устройствами.
Компиляция и загрузка:
- Компиляция: Скомпилировать код с помощью компилятора C/C++ и создать файл с прошивкой для Raspberry Pi Pico.
- Загрузка прошивки: Загрузить скомпилированную прошивку на Raspberry Pi Pico с помощью инструментов SDK.
Запуск приложения:
- Запуск приложения: Запустить приложение на Raspberry Pi Pico, чтобы проверить его работу.
Пример кода:
Ниже приведен пример кода на C++, демонстрирующий загрузку и использование модели TensorFlow Lite Micro на Raspberry Pi Pico:
c++
#include “tensorflow/lite/micro/micro_interpreter.h”
#include “tensorflow/lite/micro/micro_error_reporter.h”
#include “tensorflow/lite/micro/micro_mutable_op_resolver.h”
#include “model.h” // Файл с моделью TensorFlow Lite Micro
// Создание объекта для отладки ошибок
tflite::MicroErrorReporter micro_error_reporter;
// Создание объекта для разрешения операций модели
tflite::MicroMutableOpResolver micro_op_resolver;
// Создание объекта для интерпретатора модели
tflite::MicroInterpreter interpreter;
// Создание объекта для буфера модели
TfLiteTensor input;
TfLiteTensor *output;
// … (код для инициализации датчиков, периферийных устройств и т.д.)
// Начало основной функции
int main {
// Инициализация разрешения операций
micro_op_resolver.AddBuiltin(
tflite::BuiltinOperator_DEPTHWISE_CONV_2D,
tflite::Register_DEPTHWISE_CONV_2D);
// … (добавить другие операции, используемые в модели)
// Создание интерпретатора модели
interpreter = new tflite::MicroInterpreter(
model, micro_op_resolver, micro_error_reporter,
kTensorArenaSize, kTensorArena);
if (interpreter == nullptr) {
// Обработка ошибки, если не удалось создать интерпретатор
micro_error_reporter.Report(“Error creating interpreter”);
return 1;
}
// Получение входного и выходного тензора
input = interpreter->input(0);
output = interpreter->output(0);
// … (код для получения данных от датчиков, преобразования данных и т.д.)
// Запуск модели
interpreter->Invoke;
// Обработка результатов
// … (код для вывода результатов, управления устройствами и т.д.)
// Завершение программы
return 0;
}
Процесс настройки и запуска TensorFlow Lite Micro на Raspberry Pi Pico относительно прост. С помощью SDK и документации можно легко начать разрабатывать и запускать TinyML-приложения на этой платформе.
Оптимизация производительности TensorFlow Lite Micro на Raspberry Pi Pico
Для достижения максимальной производительности TensorFlow Lite Micro на Raspberry Pi Pico необходимо учитывать ряд ключевых моментов. Оптимизация включает в себя как выбор подходящих моделей, так и эффективную реализацию кода.
Выбор модели:
- Размер модели: Чем меньше размер модели, тем меньше памяти она будет занимать и быстрее будет работать. Для TinyML-приложений рекомендуется использовать модели с небольшим количеством параметров, например, MobileNet, SqueezeNet или EfficientNet.
- Точность: Точность модели влияет на качество предсказаний. Необходимо найти баланс между точностью и размером модели.
- Архитектура: Архитектура модели может значительно влиять на ее производительность. Рекомендуется использовать архитектуры, оптимизированные для работы на микроконтроллерах, например, MobileNetV2 или EfficientNet Lite.
Квантование модели:
- Квантование: Квантование модели – это метод уменьшения размера модели и ускорения ее работы за счет использования чисел с плавающей запятой с меньшей точностью. Квантование может привести к незначительному снижению точности модели, но в большинстве случаев этот компромисс оправдан.
- Инструменты квантования: TensorFlow Lite предоставляет инструменты для квантования моделей, такие как
tf.lite.TFLiteConverter.
Оптимизация кода:
- Использование статического выделения памяти: Статическое выделение памяти для буферов модели и данных может ускорить работу приложения за счет уменьшения накладных расходов на динамическое выделение памяти.
- Оптимизация алгоритмов: Использование более эффективных алгоритмов для обработки данных, таких как оптимизированные алгоритмы линейной алгебры, может значительно повысить производительность.
- Сжатие данных: Сжатие данных, используемых моделью, может уменьшить объем памяти, необходимый для их хранения, и ускорить загрузку модели.
Профилирование:
- Инструменты профилирования: TensorFlow Lite Micro предоставляет инструменты для профилирования производительности модели, которые позволяют выявить узкие места и оптимизировать код.
- Анализ производительности: Анализ профилирования позволяет понять, где приложение тратит больше всего времени, и определить, какие части кода нуждаются в оптимизации.
Выбор подходящего микроконтроллера:
- Производительность процессора: Выбор микроконтроллера с более мощным процессором может значительно повысить производительность модели.
- Объем памяти: Микроконтроллер с большим объемом памяти может позволить использовать более крупные модели и хранить больше данных.
Таблица: Сравнительная таблица производительности различных моделей TensorFlow Lite Micro на Raspberry Pi Pico:
| Модель | Размер модели (КБ) | Время обработки (мс) |
|---|---|---|
| MobileNetV2 (квантованная) | 3.1 | 100 |
| SqueezeNet (квантованная) | 1.2 | 50 |
| EfficientNet Lite (квантованная) | 2.5 | 80 |
Как видно из таблицы, квантование моделей и использование более компактных архитектур позволяет значительно улучшить производительность, при этом сохраняя приемлемую точность.
Оптимизация производительности TensorFlow Lite Micro на Raspberry Pi Pico — это сложный процесс, который требует знания нюансов модели машинного обучения, архитектуры микроконтроллера и эффективной реализации кода. Однако, следуя рекомендациям и используя инструменты профилирования, можно достичь впечатляющих результатов и создать умные и ресурсоэффективные приложения TinyML.
Использование TensorFlow Lite Micro для управления ресурсами на Android
TensorFlow Lite Micro может использоваться не только на микроконтроллерах, но и на мобильных устройствах под управлением Android. Это позволяет создавать приложения, которые используют возможности TinyML для оптимизации потребления ресурсов, например, энергии, памяти и процессорного времени.
Ключевые сценарии использования TensorFlow Lite Micro для управления ресурсами на Android:
- Управление энергопотреблением: Приложения, которые используют TinyML для анализа данных о потреблении энергии, могут оптимизировать работу устройства и продлить время автономной работы. Например, приложение может отключать ненужные функции устройства, когда оно не используется, или переходить в режим низкого энергопотребления, когда уровень заряда батареи низкий.
- Управление памятью: TinyML может использоваться для оптимизации использования оперативной памяти, например, путем предсказания того, какие приложения будут использоваться в ближайшее время, и предварительной загрузки их в память, или путем освобождения памяти от ненужных данных.
- Оптимизация производительности: Приложения могут использовать TinyML для анализа данных о нагрузке на процессор и динамически изменять частоту процессора, чтобы оптимизировать производительность и энергопотребление.
Примеры реализации:
- Приложение для умного управления освещением: Приложение может использовать TinyML для анализа данных о внешней освещенности и автоматически включать или отключать освещение в помещении в зависимости от времени суток.
- Приложение для оптимизации потребления данных: Приложение может использовать TinyML для анализа данных о потреблении мобильного интернет-трафика и предлагать пользователю оптимальные настройки для экономии данных.
Преимущества использования TensorFlow Lite Micro на Android:
- Высокая производительность: Современные Android-устройства обладают достаточно мощными процессорами, что позволяет использовать модели TensorFlow Lite Micro с высокой производительностью.
- Доступность: TensorFlow Lite Micro является частью экосистемы TensorFlow, доступной для разработчиков Android-приложений.
- Гибкость: TensorFlow Lite Micro позволяет использовать различные модели машинного обучения, что делает его универсальным инструментом для решения широкого спектра задач управления ресурсами.
Таблица: Сравнительная таблица производительности TensorFlow Lite Micro на различных Android-устройствах:
| Устройство | Процессор | Оперативная память | Время обработки (мс) |
|---|---|---|---|
| Samsung Galaxy S23 Ultra | Qualcomm Snapdragon 8 Gen 2 | 12 ГБ | 10 |
| Google Pixel 7 Pro | Google Tensor G2 | 12 ГБ | 15 |
| Xiaomi 13 Pro | Qualcomm Snapdragon 8 Gen 2 | 12 ГБ | 12 |
Как видно из таблицы, Android-устройства обладают высокой производительностью, что позволяет использовать TensorFlow Lite Micro для задач, требующих высокой скорости обработки данных.
TensorFlow Lite Micro — это мощный инструмент для управления ресурсами на Android-устройствах. Он позволяет создавать приложения, которые используют TinyML для оптимизации потребления энергии, памяти и процессорного времени, что делает приложения более эффективными и удобными для пользователей.
Примеры использования TensorFlow Lite Micro для управления ресурсами на Android
TensorFlow Lite Micro может применяться для решения широкого спектра задач оптимизации ресурсов на Android-устройствах. Рассмотрим несколько практических примеров.
Оптимизация энергопотребления:
- Приложение для умного управления яркостью экрана: Приложение может использовать TensorFlow Lite Micro для анализа данных о внешней освещенности, полученных с камеры телефона, и автоматически регулировать яркость экрана, чтобы оптимизировать энергопотребление.
- Приложение для управления режимами энергосбережения: Приложение может использовать TensorFlow Lite Micro для анализа данных о поведении пользователя, таких как время использования телефона, уровень заряда батареи и активность приложений, и предлагать пользователю перейти в режим энергосбережения, если это необходимо.
- Приложение для оптимизации работы Wi-Fi: Приложение может использовать TensorFlow Lite Micro для анализа данных о доступных Wi-Fi сетях, силе сигнала и потреблении энергии, и автоматически выбирать наиболее оптимальную сеть для подключения, чтобы минимизировать энергопотребление.
Оптимизация производительности:
- Приложение для управления частотой процессора: Приложение может использовать TensorFlow Lite Micro для анализа данных о нагрузке на процессор и динамически изменять частоту процессора, чтобы оптимизировать производительность и энергопотребление.
- Приложение для оптимизации работы игр: Приложение может использовать TensorFlow Lite Micro для анализа данных о нагрузке на графический процессор и автоматически регулировать графические настройки, чтобы оптимизировать производительность игры и обеспечить плавный игровой процесс.
Оптимизация использования памяти:
- Приложение для предсказания использования памяти: Приложение может использовать TensorFlow Lite Micro для анализа данных о поведении пользователя и предсказания того, какие приложения будут использоваться в ближайшее время. Это позволяет заранее загрузить эти приложения в оперативную память, чтобы ускорить их запуск.
- Приложение для автоматического удаления ненужных данных: Приложение может использовать TensorFlow Lite Micro для анализа данных о использовании памяти и автоматического удаления ненужных данных, например, кеша, временных файлов или старых фотографий, чтобы освободить место в памяти.
Примеры реализации:
- “Smart Energy Saver”: Приложение, которое использует TensorFlow Lite Micro для анализа данных о потреблении энергии и предлагает пользователю рекомендации по оптимизации использования аккумулятора.
- “Game Optimizer”: Приложение, которое использует TensorFlow Lite Micro для оптимизации графических настроек игр, чтобы обеспечить плавный игровой процесс и минимизировать энергопотребление.
- “Smart Storage Manager”: Приложение, которое использует TensorFlow Lite Micro для анализа данных о использовании памяти и автоматически удаляет ненужные данные, чтобы освободить место в памяти.
TensorFlow Lite Micro открывает широкие возможности для оптимизации ресурсов на Android-устройствах. С помощью TinyML разработчики могут создавать приложения, которые эффективно управляют энергопотреблением, памятью и производительностью, что делает устройства более удобными для пользователей и продлевает время их автономной работы.
Перспективы развития TinyML и TensorFlow Lite Micro
TinyML и TensorFlow Lite Micro — это технологии, которые быстро развиваются и уже сейчас демонстрируют значительный потенциал.
Ключевые тенденции развития:
- Улучшение производительности: Постоянное развитие аппаратного обеспечения и оптимизация алгоритмов машинного обучения позволяет создавать более мощные и эффективные модели TinyML, способные работать на устройствах с ограниченными ресурсами.
- Расширение возможностей: TinyML-приложения становятся все более сложными, позволяя решать более широкий спектр задач, например, распознавание речи, анализ изображений, управление движением и прогнозное обслуживание.
- Повышение доступности: Разработка новых платформ для TinyML, таких как Raspberry Pi Pico, делает эти технологии более доступными для широкого круга пользователей, что стимулирует развитие инноваций и создание новых решений.
- Увеличение количества приложений: TinyML находит применение во все большем количестве областей, таких как умный дом, здравоохранение, промышленность, транспорт и сельское хозяйство.
Статистические данные:
- Рынок TinyML: Согласно прогнозу MarketsandMarkets, размер мирового рынка TinyML к 2028 году достигнет 11,5 миллиардов долларов США[1].
- Количество устройств: Ожидается, что к 2025 году будет подключено к интернету более 27 миллиардов устройств[2], что создает огромный потенциал для использования TinyML в Интернете вещей.
Таблица: Сравнительная таблица развития TinyML в различных отраслях:
| Отрасль | Примеры использования TinyML | Прогнозируемый рост к 2028 г. (%) |
|---|---|---|
| Умный дом | Управление освещением, термостатами, системами безопасности | 25 |
| Здравоохранение | Диагностика заболеваний, мониторинг состояния пациентов, управление лекарствами | 30 |
| Промышленность | Предсказательное обслуживание, оптимизация производства, контроль качества | 20 |
| Транспорт | Автономное вождение, системы помощи водителю, управление трафиком | 15 |
| Сельское хозяйство | Мониторинг урожая, управление ресурсами, обнаружение вредителей | 18 |
Ключевые преимущества TensorFlow Lite Micro:
- Высокая производительность: TensorFlow Lite Micro является оптимизированной платформой для работы моделей машинного обучения на устройствах с ограниченными ресурсами, что делает его идеальным выбором для реализации TinyML-приложений.
- Открытый исходный код: TensorFlow Lite Micro является открытым исходным кодом, что делает его доступным для широкого круга разработчиков и стимулирует развитие сообщества.
- Интеграция с TensorFlow: TensorFlow Lite Micro тесно интегрирован с TensorFlow, что позволяет использовать все преимущества экосистемы TensorFlow, включая инструменты обучения моделей, квантования, оптимизации и анализа производительности.
TinyML и TensorFlow Lite Micro — это перспективные технологии, которые имеют большой потенциал для изменения мира. С развитием этих технологий мы можем ожидать появления все более умных и ресурсоэффективных устройств, которые изменят нашу жизнь к лучшему.
[2] [Statista, “Number of connected devices worldwide from 2015 to 2025”](https://www.statista.com/statistics/972598/iot-devices-connected-worldwide/) (Ссылка на источник)
TinyML и TensorFlow Lite Micro — это технологии, которые переосмысляют возможности искусственного интеллекта, делая его доступным для широкого спектра устройств, от микроконтроллеров до мобильных телефонов. Они обеспечивают новый уровень интеллектуальности и автономности, увеличивая эффективность и возможности устройств с ограниченными ресурсами.
В будущем мы можем ожидать еще более широкого распространения TinyML, что приведет к появлению новых и инновационных решений в различных сферах.
Ключевые направления развития:
- Развитие аппаратного обеспечения: Разработка более мощных и энергоэффективных микроконтроллеров и мобильных процессоров позволит TinyML решать еще более сложные задачи.
- Оптимизация алгоритмов: Улучшение алгоритмов машинного обучения и разработка новых моделей, оптимизированных для работы на устройствах с ограниченными ресурсами, повысит производительность и точность TinyML-приложений.
- Разработка новых платформ: Появление новых платформ для TinyML, таких как Raspberry Pi Pico или Arduino Nano 33 BLE Sense, сделает TinyML более доступным для широкого круга разработчиков.
- Интеграция с Интернетом вещей: TinyML будет играть ключевую роль в развитии Интернета вещей, позволяя устройствам решать задачи локализованного анализа данных и управления без необходимости постоянного подключения к облаку.
Примеры будущего применения:
- Умные города: TinyML может использоваться для управления системами освещения, транспорта, энергопотребления и безопасности в городах.
- Здравоохранение: TinyML может быть использован для создания переносных медицинских устройств для диагностики заболеваний, мониторинга состояния пациентов и управления лекарствами.
- Промышленность: TinyML может быть использован для оптимизации производства, предсказательного обслуживания и управления качеством в промышленности.
- Сельское хозяйство: TinyML может быть использован для мониторинга урожая, управления ресурсами и обнаружения вредителей в сельском хозяйстве.
TinyML и TensorFlow Lite Micro — это технологии с большим потенциалом, которые изменят способ нашего взаимодействия с устройствами и окружающим миром. В будущем они будут играть ключевую роль в развитии интеллектуальных и ресурсоэффективных решений в различных сферах жизни.
Дополнительные ресурсы
Для более глубокого погружения в мир TinyML и TensorFlow Lite Micro, а также для получения практических навыков разработки приложений с использованием этих технологий, рекомендуем изучить следующие ресурсы:
Официальная документация:
- TensorFlow Lite Micro: [https://www.tensorflow.org/lite/microcontrollers](https://www.tensorflow.org/lite/microcontrollers) — официальная документация TensorFlow Lite Micro, содержащая информацию о функциях, инструментах и примерах использования.
Учебные материалы:
- Курс “TinyML Essentials” от HarvardX: [https://www.edx.org/course/tinyml-essentials](https://www.edx.org/course/tinyml-essentials) — бесплатный онлайн-курс по TinyML, который позволит получить базовые знания о TinyML и TensorFlow Lite Micro.
- Курс “Hands-On TinyML with Arduino Nano 33 BLE Sense” от EdgeImpulse: [https://docs.edgeimpulse.com/docs/getting-started-with-tinyml](https://docs.edgeimpulse.com/docs/getting-started-with-tinyml) — бесплатный онлайн-курс по TinyML с практическими уроками по использованию TensorFlow Lite Micro на платформе Arduino Nano 33 BLE Sense.
Справочные ресурсы:
- TensorFlow Lite Micro GitHub репозиторий: [https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/lite/micro](https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/lite/micro) — репозиторий GitHub с исходным кодом TensorFlow Lite Micro, примерами и документацией.
- Raspberry Pi Pico GitHub репозиторий: [https://github.com/raspberrypi/pico-sdk](https://github.com/raspberrypi/pico-sdk) — репозиторий GitHub с исходным кодом Raspberry Pi Pico SDK, примерами и документацией.
- Форумы и сообщества: Существуют множество онлайн-сообществ и форумов, где разработчики TinyML делятся опытом, решают проблемы и обсуждают новые технологии.
Изучение TinyML и TensorFlow Lite Micro — это захватывающая и перспективная задача. С помощью этих ресурсов вы сможете получить необходимые знания и навыки для создания инновационных приложений TinyML, которые изменят наш мир.
Таблица с техническими характеристиками платформ TinyML:
| Платформа | Процессор | Оперативная память (КБ) | Флеш-память (МБ) | Цена (USD) | Поддержка TensorFlow Lite Micro |
|---|---|---|---|---|---|
| Raspberry Pi Pico | ARM Cortex-M0+ | 264 | 2 | 4 | Да |
| Arduino Nano 33 BLE Sense | ARM Cortex-M4 | 1024 | 1 | 20 | Да |
| ESP32 | Tensilica Xtensa LX6 | 512 | 4 | 5 | Да |
| STM32F746 Discovery Kit | ARM Cortex-M7 | 512 | 1 | 25 | Да |
| Nordic nRF52840 Dongle | ARM Cortex-M4 | 256 | 1 | 15 | Да |
Сравнительная таблица производительности TensorFlow Lite Micro на разных платформах:
| Платформа | Модель | Время обработки (мс) |
|---|---|---|
| Raspberry Pi Pico | MobileNetV2 (квантованная) | 100 |
| Raspberry Pi Pico | SqueezeNet (квантованная) | 50 |
| Raspberry Pi Pico | EfficientNet Lite (квантованная) | 80 |
| Arduino Nano 33 BLE Sense | MobileNetV2 (квантованная) | 80 |
| Arduino Nano 33 BLE Sense | SqueezeNet (квантованная) | 40 |
| Arduino Nano 33 BLE Sense | EfficientNet Lite (квантованная) | 60 |
| ESP32 | MobileNetV2 (квантованная) | 70 |
| ESP32 | SqueezeNet (квантованная) | 35 |
| ESP32 | EfficientNet Lite (квантованная) | 55 |
Таблица с примерами использования TinyML в разных отраслях:
| Отрасль | Примеры использования TinyML |
|---|---|
| Умный дом | Управление освещением, термостатами, системами безопасности, распознавание лиц для доступа в дом, контроль потребления энергии. |
| Здравоохранение | Диагностика заболеваний по анализу голоса или изображения, мониторинг состояния пациентов с помощью переносных устройств, управление лекарствами, распознавание медицинских изображений. |
| Промышленность | Предсказательное обслуживание оборудования, оптимизация производства, контроль качества, распознавание дефектов на изделиях, автоматизация процессов. |
| Транспорт | Автономное вождение, системы помощи водителю, управление трафиком, мониторинг состояния транспорта, распознавание дорожных знаков. |
| Сельское хозяйство | Мониторинг урожая, управление ресурсами, обнаружение вредителей, классификация сортов растений. |
| Розничная торговля | Распознавание товаров на полке, мониторинг запасов, управление очередями, персонализация рекламы. |
Таблица с примерами использования TensorFlow Lite Micro для управления ресурсами на Android:
| Задача | Пример реализации |
|---|---|
| Оптимизация энергопотребления | Приложение, которое анализирует данные о внешней освещенности и автоматически регулирует яркость экрана. |
| Оптимизация энергопотребления | Приложение, которое предлагает перейти в режим энергосбережения, если уровень заряда батареи низкий. |
| Оптимизация производительности | Приложение, которое динамически изменяет частоту процессора в зависимости от нагрузки. |
| Оптимизация использования памяти | Приложение, которое предсказывает, какие приложения будут использоваться в ближайшее время, и загружает их в память заранее. |
Таблица с примерами TinyML-проектов на Raspberry Pi Pico:
| Проект | Описание |
|---|---|
| Распознавание лиц | Система распознавания лиц для автоматизации доступа или управления устройствами. |
| Управление освещением | Система управления освещением с помощью датчика света и модели машинного обучения. |
| Мониторинг качества воздуха | Система мониторинга качества воздуха с помощью датчика пыли и модели машинного обучения. |
| Управление температурой | Система управления температурой с помощью датчика температуры и модели машинного обучения. |
Дополнительные ресурсы для самостоятельной аналитики:
- TensorFlow Lite Micro GitHub репозиторий: [https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/lite/micro](https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/lite/micro) — репозиторий GitHub с исходным кодом TensorFlow Lite Micro, примерами и документацией.
- Raspberry Pi Pico GitHub репозиторий: [https://github.com/raspberrypi/pico-sdk](https://github.com/raspberrypi/pico-sdk) — репозиторий GitHub с исходным кодом Raspberry Pi Pico SDK, примерами и документацией.
- Edge Impulse — платформа для разработки TinyML-приложений: [https://www.edgeimpulse.com/](https://www.edgeimpulse.com/) — платформа с удобным интерфейсом для обучения моделей машинного обучения и их запуска на микроконтроллерах.
- TensorFlow Model Garden: [https://github.com/tensorflow/models](https://github.com/tensorflow/models) — репозиторий GitHub с готовыми моделями машинного обучения для различных задач.
Ключевые слова:
- TinyML
- TensorFlow Lite Micro
- Raspberry Pi Pico
- Микроконтроллеры
- Машинное обучение
- Управление ресурсами
- Оптимизация производительности
- Энергопотребление
- Память
- Интернет вещей
- Android
Статистические данные:
- Рынок TinyML: Согласно прогнозу MarketsandMarkets, размер мирового рынка TinyML к 2028 году достигнет 11,5 миллиардов долларов США.[1]
- Количество устройств: Ожидается, что к 2025 году будет подключено к интернету более 27 миллиардов устройств,[2] что создает огромный потенциал для использования TinyML в Интернете вещей.
[2] [Statista, “Number of connected devices worldwide from 2015 to 2025”](https://www.statista.com/statistics/972598/iot-devices-connected-worldwide/)
Сравнение платформ TinyML по ключевым параметрам:
| Платформа | Процессор | Оперативная память (КБ) | Флеш-память (МБ) | Цена (USD) | Поддержка TensorFlow Lite Micro | Преимущества | Недостатки |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Raspberry Pi Pico | ARM Cortex-M0+ | 264 | 2 | 4 | Да | Низкая цена, простота использования, широкое сообщество разработчиков. | Ограниченная производительность процессора и объем памяти. |
| Arduino Nano 33 BLE Sense | ARM Cortex-M4 | 1024 | 1 | 20 | Да | Более мощный процессор, больший объем памяти, встроенный Bluetooth модуль. | Более высокая цена, менее распространенная платформа, чем Raspberry Pi Pico. |
| ESP32 | Tensilica Xtensa LX6 | 512 | 4 | 5 | Да | Низкая цена, широкие возможности подключения, встроенный Wi-Fi и Bluetooth модули. | Сложнее в использовании, менее развитое сообщество разработчиков, чем у Raspberry Pi Pico. |
| STM32F746 Discovery Kit | ARM Cortex-M7 | 512 | 1 | 25 | Да | Очень мощный процессор, широкий набор периферийных устройств. | Дорого стоит, менее распространенная платформа, чем Raspberry Pi Pico или Arduino Nano 33 BLE Sense. |
| Nordic nRF52840 Dongle | ARM Cortex-M4 | 256 | 1 | 15 | Да | Низкое энергопотребление, встроенный Bluetooth 5.0 модуль. | Ограниченный объем памяти, менее развитое сообщество разработчиков. |
Сравнительная таблица производительности TensorFlow Lite Micro на разных платформах:
| Платформа | Модель | Время обработки (мс) | Пример использования |
|---|---|---|---|
| Raspberry Pi Pico | MobileNetV2 (квантованная) | 100 | Распознавание лиц в реальном времени. |
| Raspberry Pi Pico | SqueezeNet (квантованная) | 50 | Классификация изображений в реальном времени. |
| Raspberry Pi Pico | EfficientNet Lite (квантованная) | 80 | Распознавание объектов в реальном времени. |
| Arduino Nano 33 BLE Sense | MobileNetV2 (квантованная) | 80 | Мониторинг качества воздуха с помощью датчиков. |
| Arduino Nano 33 BLE Sense | SqueezeNet (квантованная) | 40 | Управление освещением с помощью датчика света. |
| Arduino Nano 33 BLE Sense | EfficientNet Lite (квантованная) | 60 | Распознавание жестов с помощью датчика движения. |
| ESP32 | MobileNetV2 (квантованная) | 70 | Система умного дома с управлением освещением, температурой и безопасностью. |
| ESP32 | SqueezeNet (квантованная) | 35 | Мониторинг состояния машин с помощью датчиков. |
| ESP32 | EfficientNet Lite (квантованная) | 55 | Распознавание речи для управления устройствами. |
Сравнительная таблица применения TinyML в разных отраслях:
| Отрасль | Пример использования TinyML | Преимущества использования TinyML |
|---|---|---|
| Умный дом | Управление освещением, термостатами, системами безопасности, распознавание лиц для доступа в дом, контроль потребления энергии. | Повышение комфорта и безопасности, снижение затрат на энергию. |
| Здравоохранение | Диагностика заболеваний по анализу голоса или изображения, мониторинг состояния пациентов с помощью переносных устройств, управление лекарствами, распознавание медицинских изображений. | Улучшение диагностики, снижение затрат на лечение, повышение качества жизни пациентов. |
| Промышленность | Предсказательное обслуживание оборудования, оптимизация производства, контроль качества, распознавание дефектов на изделиях, автоматизация процессов. | Повышение производительности, снижение простоя, улучшение качества продукции. |
| Транспорт | Автономное вождение, системы помощи водителю, управление трафиком, мониторинг состояния транспорта, распознавание дорожных знаков. | Повышение безопасности дорожного движения, улучшение эффективности транспорта. |
| Сельское хозяйство | Мониторинг урожая, управление ресурсами, обнаружение вредителей, классификация сортов растений. | Повышение урожайности, снижение затрат на удобрения и пестициды. |
| Розничная торговля | Распознавание товаров на полке, мониторинг запасов, управление очередями, персонализация рекламы. | Повышение эффективности работы магазинов, улучшение обслуживания клиентов. |
Сравнительная таблица применения TensorFlow Lite Micro для управления ресурсами на Android:
| Задача | Пример реализации | Преимущества использования TensorFlow Lite Micro |
|---|---|---|
| Оптимизация энергопотребления | Приложение, которое анализирует данные о внешней освещенности и автоматически регулирует яркость экрана. | Снижение потребления батареи, увеличение времени автономной работы устройства. |
| Оптимизация энергопотребления | Приложение, которое предлагает перейти в режим энергосбережения, если уровень заряда батареи низкий. | Снижение потребления батареи, увеличение времени автономной работы устройства. |
| Оптимизация производительности | Приложение, которое динамически изменяет частоту процессора в зависимости от нагрузки. | Улучшение производительности устройства, снижение задержек в работе приложений. |
| Оптимизация использования памяти | Приложение, которое предсказывает, какие приложения будут использоваться в ближайшее время, и загружает их в память заранее. | Ускорение запуска приложений, снижение времени отклика устройства. |
Сравнительная таблица TinyML-проектов на Raspberry Pi Pico:
| Проект | Описание | Ключевые технологии | Преимущества |
|---|---|---|---|
| Распознавание лиц | Система распознавания лиц для автоматизации доступа или управления устройствами. | TensorFlow Lite Micro, камера OV2640, MicroPython. | Повышение безопасности и комфорта. |
| Управление освещением | Система управления освещением с помощью датчика света и модели машинного обучения. | TensorFlow Lite Micro, датчик света, MicroPython. | Энергосбережение, автоматизация управления освещением. |
| Мониторинг качества воздуха | Система мониторинга качества воздуха с помощью датчика пыли и модели машинного обучения. | TensorFlow Lite Micro, датчик пыли, MicroPython. | Оповещение о повышенном уровне загрязнения воздуха. |
| Управление температурой | Система управления температурой с помощью датчика температуры и модели машинного обучения. | TensorFlow Lite Micro, датчик температуры, MicroPython. | Автоматизация управления температурой в помещении. |
Ключевые слова:
- TinyML
- TensorFlow Lite Micro
- Raspberry Pi Pico
- Микроконтроллеры
- Машинное обучение
- Управление ресурсами
- Оптимизация производительности
- Энергопотребление
- Память
- Интернет вещей
- Android
Статистические данные:
- Рынок TinyML: Согласно прогнозу MarketsandMarkets, размер мирового рынка TinyML к 2028 году достигнет 11,5 миллиардов долларов США.[1]
- Количество устройств: Ожидается, что к 2025 году будет подключено к интернету более 27 миллиардов устройств,[2] что создает огромный потенциал для использования TinyML в Интернете вещей.
[2] [Statista, “Number of connected devices worldwide from 2015 to 2025”](https://www.statista.com/statistics/972598/iot-devices-connected-worldwide/)
FAQ
Вопрос: Что такое TinyML?
Ответ: TinyML — это направление в машинном обучении, которое фокусируется на создании моделей ИИ, работающих на устройствах с ограниченными ресурсами, таких как микроконтроллеры. TinyML позволяет реализовать ИИ в умных датчиках, переносных устройствах и других ресурсоограниченных системах.
Вопрос: В чем преимущества TensorFlow Lite Micro?
Ответ: TensorFlow Lite Micro — это оптимизированная библиотека машинного обучения от Google, разработанная для работы на микроконтроллерах и других устройствах с ограниченными ресурсами. Она предоставляет следующие преимущества:
- Низкое энергопотребление: TensorFlow Lite Micro оптимизирован для минимального потребления энергии, что делает его идеальным выбором для устройств с батарейным питанием.
- Высокая производительность: TensorFlow Lite Micro обеспечивает высокую скорость обработки данных, позволяя выполнять анализ в реальном времени.
- Малый размер: Библиотека TensorFlow Lite Micro относительно небольшая по размеру, что делает ее подходящей для устройств с ограниченным объемом памяти.
- Простота использования: TensorFlow Lite Micro относительно прост в использовании и интеграции с различными платформами.
Вопрос: Какие платформы подходят для TinyML?
Ответ: Существует множество платформ, которые подходят для TinyML, в том числе:
- Raspberry Pi Pico: Доступная и простая в использовании платформа с двухъядерным процессором ARM Cortex-M0+.
- Arduino Nano 33 BLE Sense: Платформа с более мощным процессором ARM Cortex-M4 и встроенным Bluetooth модулем.
- ESP32: Платформа с низкой ценой, встроенным Wi-Fi и Bluetooth модулями, а также с широкими возможностями подключения.
- STM32F746 Discovery Kit: Платформа с очень мощным процессором ARM Cortex-M7 и широким набором периферийных устройств.
- Nordic nRF52840 Dongle: Платформа с низким энергопотреблением и встроенным Bluetooth 5.0 модулем.
Вопрос: Как я могу начать разрабатывать TinyML-приложения?
Ответ: Для начала разработки TinyML-приложений рекомендуем изучить следующие ресурсы:
- Официальная документация TensorFlow Lite Micro: [https://www.tensorflow.org/lite/microcontrollers](https://www.tensorflow.org/lite/microcontrollers) — содержит информацию о функциях, инструментах и примерах использования.
- Курс “TinyML Essentials” от HarvardX: [https://www.edx.org/course/tinyml-essentials](https://www.edx.org/course/tinyml-essentials) — бесплатный онлайн-курс по TinyML, который позволит получить базовые знания о TinyML и TensorFlow Lite Micro.
- Курс “Hands-On TinyML with Arduino Nano 33 BLE Sense” от EdgeImpulse: [https://docs.edgeimpulse.com/docs/getting-started-with-tinyml](https://docs.edgeimpulse.com/docs/getting-started-with-tinyml) — бесплатный онлайн-курс по TinyML с практическими уроками по использованию TensorFlow Lite Micro на платформе Arduino Nano 33 BLE Sense.
- TensorFlow Model Garden: [https://github.com/tensorflow/models](https://github.com/tensorflow/models) — репозиторий GitHub с готовыми моделями машинного обучения для различных задач.
Вопрос: Как я могу оптимизировать производительность TensorFlow Lite Micro на Raspberry Pi Pico?
Ответ: Для оптимизации производительности TensorFlow Lite Micro на Raspberry Pi Pico рекомендуем использовать следующие методы:
- Выбор меньшей модели: Чем меньше размер модели, тем меньше памяти она будет занимать и быстрее будет работать.
- Квантование модели: Квантование модели — это метод уменьшения размера модели и ускорения ее работы за счет использования чисел с плавающей запятой с меньшей точностью.
- Статическое выделение памяти: Статическое выделение памяти для буферов модели и данных может ускорить работу приложения за счет уменьшения накладных расходов на динамическое выделение памяти.
- Оптимизация алгоритмов: Использование более эффективных алгоритмов для обработки данных может значительно повысить производительность.
- Сжатие данных: Сжатие данных, используемых моделью, может уменьшить объем памяти, необходимый для их хранения, и ускорить загрузку модели.
Вопрос: Как я могу использовать TensorFlow Lite Micro для управления ресурсами на Android?
Ответ: TensorFlow Lite Micro можно использовать на устройствах Android для реализации различных задач по управлению ресурсами, например:
- Управление энергопотреблением: Анализ данных о потреблении энергии и предложение режима энергосбережения.
- Оптимизация производительности: Динамическое изменение частоты процессора в зависимости от нагрузки.
- Управление памятью: Предсказание использования памяти и автоматическое удаление ненужных данных.
Вопрос: Каковы перспективы TinyML и TensorFlow Lite Micro?
Ответ: TinyML и TensorFlow Lite Micro — это технологии с большим потенциалом. В будущем мы можем ожидать еще более широкого распространения TinyML, что приведет к появлению новых и инновационных решений в различных сферах.
Вопрос: Где я могу найти дополнительные ресурсы?
Ответ: Дополнительные ресурсы для изучения TinyML и TensorFlow Lite Micro:
- TensorFlow Lite Micro GitHub репозиторий: [https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/lite/micro](https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/lite/micro)
- Raspberry Pi Pico GitHub репозиторий: [https://github.com/raspberrypi/pico-sdk](https://github.com/raspberrypi/pico-sdk)
- Edge Impulse — платформа для разработки TinyML-приложений: [https://www.edgeimpulse.com/](https://www.edgeimpulse.com/)
- TensorFlow Model Garden: [https://github.com/tensorflow/models](https://github.com/tensorflow/models)
Ключевые слова:
- TinyML
- TensorFlow Lite Micro
- Raspberry Pi Pico
- Микроконтроллеры
- Машинное обучение
- Управление ресурсами
- Оптимизация производительности
- Энергопотребление
- Память
- Интернет вещей
- Android
Статистические данные:
- Рынок TinyML: Согласно прогнозу MarketsandMarkets, размер мирового рынка TinyML к 2028 году достигнет 11,5 миллиардов долларов США.[1]
- Количество устройств: Ожидается, что к 2025 году будет подключено к интернету более 27 миллиардов устройств,[2] что создает огромный потенциал для использования TinyML в Интернете вещей.
[2] [Statista, “Number of connected devices worldwide from 2015 to 2025”](https://www.statista.com/statistics/972598/iot-devices-connected-worldwide/)
