تعلّم الآلة TinyML على الأجهزة الطرفية

في السنوات الأخيرة، ارتفع الطلب على التكنولوجيا الأكثر ذكاءً وسرعة وكفاءة في استخدام الطاقة. وقد أدى ذلك إلى ظهور حدود جديدة في التعلم الآلي: TinyML. يستخدم TinyML، أو Tiny Machine Learning، التعلم الآلي الصغير، التعلم الآلي على الأجهزة ذات الموارد المنخفضة. تشمل هذه الأجهزة وحدات التحكم الدقيقة وأجهزة الاستشعار وغيرها من الأجهزة الصغيرة. وهي تعمل بطاقة وذاكرة محدودة.
يمثل TinyML تحولاً كبيراً في تفاعلاتنا التقنية. فهو يتيح الوظائف الذكية على الأجهزة دون الحاجة إلى الوصول المستمر إلى السحابة. تغطي هذه المدونة أساسيات TinyML. وتبحث في استخداماته وتحدياته وإمكانية تحويل الصناعات.
ما هو TinyML؟
TinyML هو مجال فرعي للتعلم الآلي. وهو يركز على نشر النماذج على الأجهزة ذات الطاقة المنخفضة للغاية. تحتاج نماذج التعلم الآلي التقليدية إلى الكثير من طاقة الحوسبة. وغالبًا ما تعتمد على الخوادم السحابية لمعالجة البيانات وإرجاع النتائج. ومع ذلك، فإن TinyML يجلب التعلم الآلي إلى الحافة. فهو يمكّن الأجهزة من معالجة البيانات محلياً، دون إرسالها إلى خادم مركزي.
هذه المعالجة المحلية لها العديد من المزايا: تقليل زمن الاستجابة: تضمن معالجة البيانات على الجهاز استجابات أسرع، وهو أمر بالغ الأهمية للتطبيقات في الوقت الفعلي. كفاءة الطاقة: تعمل نماذج TinyML على أجهزة منخفضة الطاقة، مثل أجهزة الاستشعار التي تعمل بالبطاريات. تعزيز الخصوصية: تقلل معالجة البيانات محلياً من مخاطر كشف المعلومات الحساسة عبر الشبكات. وظائف غير متصلة بالإنترنت: يمكن للأجهزة الطرفية العمل بدون إنترنت مستمر. وهي مثالية للمواقع البعيدة أو التي يتعذر الوصول إليها.
كيف يعمل TinyML؟
يتمحور TinyML في جوهره حول ضغط نماذج التعلم الآلي. وهذا يجعلها تناسب حدود الأجهزة المتطورة. يتم تحقيق ذلك من خلال تقنيات مثل:
1. تكميم النموذج:
يقلل من دقة معلمات النموذج (على سبيل المثال، من 32 بت إلى 8 بت من الأعداد الصحيحة). هذا يقلل من احتياجات الذاكرة والحساب.
2. التقليم:
يزيل الأجزاء الزائدة أو الأقل أهمية من النموذج. هذا يقلل من حجمه وتعقيده.
3. تقطير المعرفة:
يتضمن تدريب نموذج أصغر، “التلميذ”، على محاكاة نموذج أكبر وأكثر تعقيدًا، “المعلم”.
4. تحسين الأجهزة: تكييف النماذج مع أجهزة معينة، مثل استخدام المسرعات للاستدلال الفعال.
وبمجرد تحسينها، يتم نشر هذه النماذج على وحدات التحكم الدقيقة أو الأجهزة المتطورة الأخرى. وهي تؤدي مهام الاستدلال باستخدام البيانات المجمعة محليًا.
تطبيقات TinyML
تناسب تعددية استخدامات TinyML العديد من التطبيقات في مختلف القطاعات. تتضمن بعض حالات الاستخدام البارزة ما يلي:
1. الرعاية الصحية
الأجهزة القابلة للارتداء: يعمل TinyML على تشغيل الساعات الذكية وأجهزة تتبع اللياقة البدنية. فهو يتيح تحليل العلامات الحيوية في الوقت الفعلي، مثل معدل ضربات القلب ومستويات الأكسجين والنوم. التشخيص عن بُعد: يمكن للأجهزة المزودة بتقنية TinyML تحليل البيانات الطبية في الوقت الفعلي. ويمكنها اكتشاف حالات مثل عدم انتظام ضربات القلب أو مرض السكري في وقت مبكر، دون الحاجة إلى المعالجة السحابية.
2. الزراعة الدقيقة: يمكن لمستشعرات TinyML مراقبة رطوبة التربة ودرجة الحرارة وصحة المحاصيل. ويمكنها تحسين الري واستخدام الأسمدة. الكشف عن الآفات: يمكن لأجهزة الحافة تحديد الآفات في الوقت الحقيقي. وهذا يتيح اتخاذ إجراءات في الوقت المناسب لحماية المحاصيل.
3. الصيانة التنبؤية للأتمتة الصناعية: يمكن لأجهزة الاستشعار TinyML مراقبة الآلات. فهي تتعقب الاهتزازات ودرجة الحرارة وعوامل أخرى. وهذا يمكن أن يتنبأ بالأعطال ويقلل من وقت التعطل. مراقبة الجودة: يضمن التحليل في الوقت الحقيقي لعمليات الإنتاج الجودة، دون تعطيل سير العمل.
4. الأجهزة المنزلية الذكية للإلكترونيات الاستهلاكية: يعمل TinyML على تشغيل المساعدين الصوتيين والأجهزة الذكية. فهو يتيح ميزاتها الذكية مع الحفاظ على خصوصية بيانات المستخدم. الألعاب والترفيه: يمكن للأجهزة التي تدعم TinyML تحسين تجارب المستخدم. حيث يمكنها توفير محتوى مخصص وطريقة لعب سريعة الاستجابة.
5. أجهزة استشعار جودة الهواء للرصد البيئي: يمكن لنماذج TinyML اكتشاف الملوثات. وهي توفر رؤى لتحسين جودة الهواء الداخلي والخارجي.
الحفاظ على الحياة البرية: يمكن لأجهزة TinyML المتطورة مراقبة الحيوانات واكتشاف الصيد الجائر. كما يمكنها تتبع التغيرات البيئية في الوقت الفعلي.
مزايا TinyML
يوفر اعتماد TinyML العديد من المزايا:
1. الفعالية من حيث التكلفة: من خلال الاستغناء عن الحاجة إلى بنية تحتية سحابية باهظة الثمن، يقلل TinyML من التكاليف التشغيلية.
2. قابلية التوسع:
أجهزة TinyML خفيفة الوزن وسهلة النشر. لذا، فهي تناسب التطبيقات واسعة النطاق مثل شبكات إنترنت الأشياء.
3. صديقة للبيئة: تساهم النماذج الموفرة للطاقة في الاستدامة من خلال تقليل استهلاك الطاقة.
4. الأمان المحسّن: تقلل المعالجة المحلية للبيانات من التعرض للتهديدات الإلكترونية المحتملة أثناء نقل البيانات.
التحديات في TinyML
على الرغم من إمكاناته، يواجه TinyML العديد من التحديات:
1. قيود الأجهزة:
تمتلك الأجهزة الطرفية طاقة وذاكرة وطاقة محدودة. فهي تحتاج إلى نماذج محسّنة للغاية.
2. دقة النموذج:
يمكن أن يؤدي تبسيط النماذج لتتناسب مع حدود الأجهزة إلى تقليل الدقة، خاصةً بالنسبة للمهام المعقدة.
3. تعقيد التطوير: يتطلب تطوير تطبيقات TinyML مهارات في التعلم الآلي والأنظمة المدمجة. وهذا يشكل منحنى تعليمي حاد.
4. قابلية التوسع في التحديثات:
تحديث النماذج على ملايين الأجهزة المتطورة أمر صعب ومكلف.
5. قابلية التشغيل البيني:
يجب أن تعمل تطبيقات TinyML على أجهزة متنوعة. ومن الصعب ضمان عملها على أجهزة متنوعة.
مستقبل TinyML
يتمتع TinyML بمستقبل مشرق. فالتطورات الحاصلة في الأجهزة والبرمجيات تدفع باتجاه اعتماده. وتشمل الاتجاهات الرئيسية التي تشكل مساره ما يلي:
1. رقائق الذكاء الاصطناعي المتطورة:
ستعزز الرقائق المتخصصة، مثل رقائق Edge TPU من Google و Jetson Nano من NVIDIA، من تقنية TinyML.
2. الأطر مفتوحة المصدر:
تعمل أدوات مثل TensorFlow Lite لوحدات التحكم الدقيقة و Edge Impulse على تسهيل تطوير TinyML للمطورين في كل مكان.
3. التكامل مع 5G:
سيؤدي الجمع بين TinyML و 5G إلى تمكين التكامل السلس من الحافة إلى السحابة. سيؤدي ذلك إلى تعزيز أنظمة إنترنت الأشياء.
4. مبادرات الاستدامة:
تدعم كفاءة TinyML في استخدام الطاقة الجهود العالمية لخفض الكربون. لذا، فهو حيوي للتكنولوجيا المستدامة.
5. اعتماد الصناعة على نطاق أوسع:
مع تبني الصناعات لإنترنت الأشياء والذكاء الاصطناعي، سيقود TinyML الابتكارات في المدن الذكية والرعاية الصحية والزراعة.
كيف تحصل على شهادة علوم البيانات؟
نحن شركة تكنولوجيا تعليمية تقدم دورات تدريبية للحصول على الشهادات لتسريع المسيرة المهنية للمهنيين العاملين في جميع أنحاء العالم. نحن نقدم التدريب من خلال ورش عمل في الفصول الدراسية بقيادة مدرب، ودورات تدريبية افتراضية مباشرة بقيادة مدرب، ودورات التعلم الإلكتروني ذاتية التعلم.
لقد أجرينا بنجاح دورات تدريبية في 108 دول في جميع أنحاء العالم ومكّنا الآلاف من المهنيين العاملين من تعزيز نطاق حياتهم المهنية.
تشمل محفظتنا التدريبية للمؤسسات دورات تدريبية معتمدة ومعترف بها عالمياً ومطلوبة في إدارة المشاريع، وإدارة الجودة، وتحليل الأعمال، وإدارة خدمات تكنولوجيا المعلومات، و”أجايل” و”سكروم”، والأمن السيبراني، وعلوم البيانات، والتقنيات الناشئة. قم بتنزيل كتالوج تدريب المؤسسات من https://cciedump.spoto.net/ar/
تشمل الدورات الشائعة ما يلي:
إدارة المشاريع: PMP وAPP وCAPM وPMI RMP
إدارة الجودة: الحزام الأسود لستة سيجما، الحزام الأخضر لستة سيجما، إدارة اللين، إدارة اللين، Minitab، CMMI
تحليل الأعمال: CBCAP، CCCBA، ECBA
التدريب الرشيق: PMI ACP، CMS، CSPO، CSPO
تدريب سكروم: CSM
ديف أوبس
إدارة البرامج: PgMP
تكنولوجيا الحوسبة السحابية: الحوسبة السحابية: Exin الحوسبة السحابية
إدارة عميل سيتريكس: إدارة عميل سيتريكس إدارة سحابة سيتريكس: إدارة السحابة
الشهادات الـ 10 الأعلى أجراً المستهدفة في 2024 هي
محترف أمن نظم المعلومات المعتمد (CISSP)
الخلاصة
يُحدث TinyML ثورة في طريقة تفكيرنا في التعلم الآلي والحوسبة المتطورة. فهو يتيح الوظائف الذكية على الأجهزة منخفضة الطاقة. وهو يسد الفجوة بين الذكاء الاصطناعي المتقدم وحدود العالم الحقيقي. وعلى الرغم من استمرار التحديات، إلا أن الأدوات والأطر آخذة في التحسن. لذا، فإن TinyML سيكون مفتاح مستقبل التكنولوجيا.
بينما تستكشف الصناعات إمكاناته، يعد TinyML بإمكانيات جديدة. سيجعل أجهزتنا أكثر ذكاءً، وحياتنا أكثر كفاءة، وتقنياتنا أكثر استدامة.