AI | 11 年 2023 月 XNUMX 日
画像提供：DALL-ETinyML で日常デバイスの効率的な AI の未来を強化する
TinyMLとは
小さな機械学習 (TinyML) は、人工知能と機械学習の分野における新興分野であり、低電力でリソースに制約のあるデバイス上で動作できる機械学習モデルの開発に重点を置いているのが特徴です。 この分野は急速に注目を集めています（以下を参照） TinyML財団）これは、膨大な数の小型デバイス、特にモノのインターネット (IoT) エコシステムのデバイスにインテリジェントな機能をもたらす可能性があるためです。
- TinyML モデルは、以下で動作するように設計されています。 低消費電力、多くの場合ミリワット範囲以下です。 そのため、バッテリー駆動の環境発電デバイスに最適です。
- アルゴリズムはフットプリントが小さくなるように最適化されていますメモリ要件と計算要件の両方の点で。 これにより、マイクロコントローラーやその他の小型コンピューティング プラットフォーム上で実行できるようになります。
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- 大量の計算を行うためにクラウド接続を必要とする従来の機械学習モデルとは異なり、 TinyML モデルはデータをローカルで処理します。 これにより、遅延が短縮され、プライバシーが強化され、継続的なデータ送信の必要性が減少します。
- 幅広い適用性: TinyML は、医療、農業、環境モニタリング、スマート ホームなどのさまざまな分野に広く適用でき、高いコンピューティング能力や常時クラウド接続を必要とせずにスマート機能を提供します。
データのプライバシーと効率に革命を起こす
TinyML の最も重要な貢献は、クラウドベースのデータ送信の必要性を回避し、デバイス上でローカルにデータを処理できる機能にあります。 これにより、デジタル時代に懸念が高まるデータプライバシーが強化されるだけでなく、AI 運用のエネルギーフットプリントも大幅に削減されます。 として ジェレミー・ラス Mondaq では、このローカル処理能力について指摘しています。 機密性の問題に対処する ChatGPT のようなクラウドベースのサービスは、特に知的財産や特許などの機密性の高い分野で問題を引き起こします。
幅広いアプリケーション
スマート ホーム デバイスから農業補助器具まで、TinyML のアプリケーションは多岐にわたります。 の ハーバード独立 ～におけるその役割を強調する デバイスの改善 Amazon Alexa や Google Nest Audio のように、 より効率的でプライバシーに配慮した.
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最小限の電力とメモリで動作する機能により、幅広い製品やサービスへの統合に最適です。 この統合により、よりスマートで効率的、そして環境に優しいビジネス運営が可能になります。 TinyML テクノロジーを使用したデバイスのインストールは、 2 年の約 2020 億人から 11 年までに 2027 億人以上に増加する ABIリサーチによると.
デビッド・ロビナ、ABI Research プリンシパルアナリスト:
「TinyML 市場の共通のテーマは、機械学習 (ML) をすべての人に提供する、または正確に言えば、ML をあらゆる場所に導入するというアイデアです。 TinyML は環境センサーで最も役立ち、多くの使用例が考えられます。 実際、注目できる環境からのあらゆる種類の感覚データを考慮すると、おそらくそのデータに適用できる ML モデルが存在します。 音響センサーと周囲センサーは依然として最も著名な環境センサーであり、TinyML デバイスの設置の大幅な増加を促進するでしょう。」
農業では、PlantMD などのアプリが TinyML を利用して、インターネット接続がない場合でも植物の病気を診断します。 医療分野では、TinyML はバイタルサインを監視し、デング熱やマラリアなどの病気の蔓延を制御するためにも使用されています。
Outlook
TinyML は AI の新時代の最前線に立ち、プライバシーや持続可能性などの重要な問題に対処しながら、機械学習の力を活用する革新的な方法を企業に提供します。
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このテクノロジーは進化し続けるため、間違いなくビジネスの革新と効率化のための新たな道を切り開き、ビジネスにおける AI の将来の主要なプレーヤーとなるでしょう。
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- 情報源： https://ncfacanada.org/how-tinyml-is-unleashing-ai-power-in-everyday-devices/
