AI (Yapay Zeka), 1956 yılında Dartmouth College'ın düzenlediği yaz seminerinden doğmuştur. Konferansta “yapay zeka” terimi ilk kez resmi olarak önerilmiştir. Bilgi işlem gücündeki teknolojik atılımlar, yapay zekanın birbiri ardına gelişimini teşvik etti. Son yıllarda büyük verinin kullanılabilirliğinin artmasıyla birlikte yapay zeka gelişiminin üçüncü dalgası geldi. 2015 yılında derin öğrenmeye dayalı yapay zeka algoritması, ImageNet yarışmasında görüntü tanıma doğruluğunda ilk kez insanı geride bırakmış ve yapay zeka, gelişim yolunda büyük ilerleme kaydetmiştir. Bilgisayarla görme alanında çığır açan gelişmelerle teknoloji Yapılan araştırmalarda derin öğrenme, konuşma tanıma ve doğal dil işleme gibi farklı araştırma alanlarında büyük başarılara imza attı. Artık yapay zeka hayatın her alanında büyük bir potansiyel gösteriyor.
Yapay zeka teknolojisinin gelişim aşamasıyla birleştiğinde bazı temel kavramlar kabaca aşağıdaki gibi açıklanmaktadır.
AI: Bilgisayar beyinlerinin insan davranışını simüle etmesine olanak tanıyan tüm teknolojiler.
Makine öğrenimi: yapay zekanın (AI) bir alt kümesi. Verilerden öğrenilerek sürekli iyileştirilen algoritmalar ve yöntemler.
Derin öğrenme: makine öğreniminin (ML) bir alt kümesi. İnsan beyninin sinir ağını simüle eden çok katmanlı bir yapı kullanarak, büyük miktarda veriden değerli bilgiler elde eden bir öğrenme algoritması.
2. Yapay zekanın yeni gücü STMicroelectronics Deep Edge AI ortaya çıktı
Şu anda yapay zeka teknolojisi, bilgi işlem gücüne olan talep nedeniyle ağırlıklı olarak bulut senaryolarında kullanılıyor. Veri iletim gecikmesinin sınırlı olması ve diğer faktörler nedeniyle bulut tabanlı çözümler, bazı kullanıcıların veri güvenliği, sistem yanıt verebilirliği, gizlilik ve yerel düğüm güç tüketimi ihtiyaçlarını karşılayamayabilir. Merkezi bir yapay zeka çözümünde gömülü cihazlar (akıllı hoparlörler, giyilebilir cihazlar vb.) yapay zeka yeteneklerini elde etmek için genellikle bulut sunucularına güvenirken, Deep Edge AI çözümünde gömülü cihazın kendisi yapay zekayı yerel olarak çalıştırabilir. gerçek zamanlı çevre algısı, insan-bilgisayar etkileşimi, karar verme kontrolü ve diğer işlevler.
Akıl yürütme sürecini derin uç bilişime taşımak, sistem duyarlılığı, daha iyi kullanıcı bilgileri gizliliği koruması (tüm verilerin birden fazla sistem aracılığıyla buluta iletilmesi gerekmez) ve daha düşük bağlantı maliyetleri ve güç tüketimi gibi bazı avantajlar sağlayacaktır.
ABI'nin araştırma sonuçlarına göre, Deep Edge AI cihazlarının küresel sevkiyatı 2.5 yılına kadar 2030 milyar adede ulaşacak. STMicroelectronics, Deep Edge AI teknolojisini çevreleyen bağımsız, düşük güçlü ve uygun maliyetli cihazlara odaklanan giderek daha fazla topluluk ve ekosistemin bulunduğunu fark etti. gömülü çözümler. Bu eğilimin ana destekçisi olan STMicroelectronics, mikro denetleyicilere/mikroişlemcilere (STM32 serisi) ve sensörlere (MEMS, ToF…) dayalı gömülü sistemlerde geliştiricilere yardımcı olmayı amaçlayarak yapay zekaya çok fazla kaynak yatırımı yaptı. Yapay zeka uygulamalarının hızlı dağıtımı. STMicroelectronics, STM32 serisi ve MEMS sensörleri için, geliştirme döngüsünü hızlandırabilen ve eğitimli yapay zeka modelini (STM32Cube.AI) optimize edebilen makine öğrenimi çekirdeğini (MLC) entegre eden bir dizi yapay zeka aracı sağlar.
Genel bir teknoloji olarak yapay zeka birçok alanda dikkat çekici başarılara imza attı. Giderek daha fazla akıllı terminal cihazının insan hayatı üzerinde daha doğrudan ve olumlu bir etkiye sahip olacağına inanıyoruz.
3. AI uygulamalarının STMicroelectronics ekosistemi aracılığıyla hızlı dağıtımı
STMicroelectronics, sensörler ve mikro denetleyiciler için çeşitli Deep Edge AI algoritmalarının hızlı ve kolay bir şekilde geliştirilmesine yardımcı olacak bir donanım ve yazılım ekosistemi sağlar.
MEMS'te makine öğrenimi algılayıcı ekosistem, tasarımcıların, Makine Öğrenimi Çekirdeği (MLC) adı verilen sensöre gömülü bir motor üzerinde çalışan bir karar ağacı sınıflandırıcı aracılığıyla jestleri, aktivite tanımayı, anormallik tespitini vb. uygulamak için Uçta Yapay Zeka kullanmasına yardımcı olur.
Bu nedenle, IoT çözüm geliştiricileri, UNICO-GUI araçlarını kullanarak ultra düşük güçlü uygulamaları hızlı bir şekilde geliştirmek için sensörlerimizden herhangi birini (makine öğrenimi çekirdeğine gömülü) hızlı prototip oluşturma ortamında dağıtabilir.
Yerleşik düşük güçlü sensör tasarımı, gelişmiş AI olay algılama, uyandırma mantığı ve gerçek zamanlı uç bilgi işlem işlevleriyle sensördeki MLC, sistem veri iletimi miktarını büyük ölçüde azaltır ve ağ işleme yükünü azaltır.
Geliştiriciler, sensördeki makine öğreniminin temelini temel alan bir çözüm geliştirmeye karar verirlerse, uygulamalarını yayınlamak için yeni yöntemlere ihtiyaç duyarlar.
Herhangi bir makine öğrenimi algoritması oluşturmak istiyorsanız başlangıç noktası, veriler ve sınıfın tanımıdır (çözülecek karmaşık sorunu tanımlamak için kullanılır). Sensörde yapay zeka uygulamaları oluşturmak ve çalıştırmak için beş adımı takip edebilirsiniz. UNICO-GUI, karar ağacı oluşturulması da dahil olmak üzere beş adımın tamamını destekleyebilen bir grafik kullanıcı arayüzüdür.
Geliştiricilerin eğitimli yapay zeka modellerini STM32'ye hızla dağıtmasını kolaylaştırmak için kullanımı kolay ve etkili bir araç olan STM32Cube.AI (X-CUBE-AI olarak da bilinir) geliştirdik. X-CUBE-AI, eğitilmiş sinir ağını analiz edip optimize edilmiş C dili koduna dönüştürebilir ve STM32 hedeflerine göre otomatik olarak test yapabilir. Elbette X-CUBE-AI çok güçlü bir araçtır ve sonraki makalelerde daha fazla özellik tanıtılacaktır.
STMicroelectronics, birçok farklı yapay zeka uygulamasının doğrudan STM32 üzerinde nasıl çalışabileceğini göstermek ve STM32 gömülü geliştiricilerin geliştirme, doğrulama ve dağıtım sürecini hızlandırmak amacıyla birçok yapay zeka uygulamasını referans olarak sunuyor.
Geliştiriciler, özel modellerin dağıtımını hızlı bir şekilde uygulamak için bu yerleşik yapay zeka uygulama yazılımı paketlerini temel alan ikincil geliştirme gerçekleştirebilir.
Sonraki makalelerde daha fazla ayrıntı tanıtılacaktır.
Yapay zeka geliştirme araçları ve gömülü uygulama yazılım paketleri aşağıdaki şekilde özetlenmiştir
Gömülü Yazılım
STM32'nin olduğu yerde Deep Edge AI vardır.
STM32'nin tüm MCU'ları yapay zeka modellerinin dağıtımını destekler. Düşük hesaplama gücüne sahip MCU'lar için makine öğrenme algoritmaları (ML) desteklenir. Daha yüksek bilgi işlem gücüne sahip MCU'lar için sinir ağı modelleri (DL) de desteklenir.
Uygulama örneklerini çalıştırabilecek değerlendirme kurullarının listesi aşağıda özetlenmiştir.
Ürün Değerlendirme Aracı
4. Daha fazla ayrıntı mı istiyorsunuz?
STMicroelectronics'in Deep Edge AI alanındaki çabalarının sonuçlarını detaylandıran bir dizi makale yayınlayacağız.
STMicroelectronics AI hakkında bilmek istediklerinizi yorumlarda açıklayabilirsiniz, biz de size daha heyecan verici içerikler sunacağız.