【導(dǎo)讀】技術(shù)創(chuàng)新通常會(huì)在幾十年內(nèi)掀起改變?nèi)祟惿畹睦顺保弘娏?、?jì)算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)。最近的浪潮是人工智能 (AI)。自誕生以來(lái)，人工智能主要局限于大型計(jì)算平臺(tái)。然而，先進(jìn)處理器技術(shù)和高效人工智能網(wǎng)絡(luò)的融合帶來(lái)了突破性創(chuàng)新，使人工智能可以在嵌入式系統(tǒng)中運(yùn)行。這些系統(tǒng)通常配備專門的人工智能專用處理器和支持機(jī)器學(xué)習(xí)的傳感器，可實(shí)現(xiàn)前所未有的“邊緣”功能。

這些功能使預(yù)測(cè)性維護(hù)達(dá)到了新的水平。嵌入式人工智能加速技術(shù)可防患于未然，而無(wú)需人工參與。本文將介紹幾種可在邊緣實(shí)現(xiàn)人工智能算法的新型處理器技術(shù)。

嵌入式人工智能系統(tǒng) 

支持人工智能的微控制器和 MEMS 傳感器是預(yù)測(cè)性維護(hù)人工智能革命的前沿。這些設(shè)備的特點(diǎn)是體積小、功耗低，并且能夠加速與人工智能相關(guān)的特定數(shù)學(xué)函數(shù)。傳統(tǒng)的嵌入式處理器與人工智能內(nèi)核和/或傳感器模塊相結(jié)合，使設(shè)備能夠?qū)崟r(shí)分析和響應(yīng)現(xiàn)實(shí)世界中基于時(shí)間序列的數(shù)據(jù)。在時(shí)間序列數(shù)據(jù)應(yīng)用中實(shí)現(xiàn)嵌入式人工智能有多種方法。但首先…

什么是針對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的人工智能？ 

時(shí)間序列數(shù)據(jù)分析涉及了解數(shù)據(jù)中的模式、趨勢(shì)、異常和行為。人工智能可用于對(duì)未來(lái)值進(jìn)行觀察或預(yù)測(cè)，從數(shù)據(jù)中提取真知灼見(jiàn)，為決策提供依據(jù)。這類分析可以使用人工智能網(wǎng)絡(luò)來(lái)完成，這就需要了解和選擇處理硬件。

在預(yù)測(cè)性維護(hù)、環(huán)境異常檢測(cè)、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備、多軸運(yùn)動(dòng)等應(yīng)用中，時(shí)間序列數(shù)據(jù)可用于了解數(shù)據(jù)中的模式、趨勢(shì)和行為。利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)和門控遞歸單元等人工智能算法，時(shí)間序列數(shù)據(jù)可用于檢測(cè)預(yù)期結(jié)果或異常結(jié)果。雖然這些機(jī)器學(xué)習(xí)算法可在通用硬件上執(zhí)行，但使用帶有人工智能內(nèi)核的處理器和/或傳感器可減少延遲并提高效率。

Nanoedge AI Studio 顯示來(lái)自電機(jī)控制應(yīng)用程序的時(shí)間序列數(shù)據(jù)

例如，采用 32 位 Arm Cortex-M33 的 STMicroelectronics STM32L5 和 NXP MCX-A MCU 都適用于使用簡(jiǎn)單人工智能網(wǎng)絡(luò)的嵌入式系統(tǒng)。雖然這些傳統(tǒng)的 Cortex-M 內(nèi)核在處理傳感器數(shù)據(jù)和簡(jiǎn)單的人工智能處理方面表現(xiàn)出色，但對(duì)于更復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)，讓我們來(lái)看看集成了更多內(nèi)核以進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的微控制器。

例如，NXP 的 MCX-N 結(jié)合了 Arm Cortex-M33 和定制的 eIQ 神經(jīng)處理單元。Alif Semiconductor 的 Ensemble 系列是可用于工業(yè)應(yīng)用的微控制器，將 Arm Cortex-M55 CPU 與 ARM Ethos-U55 神經(jīng)處理單元實(shí)現(xiàn)的專用邊緣人工智能加速相結(jié)合。該系列可提供單 Cortex-M55 或雙 Cortex-M55、單 Ethos-U55 或雙 Ethos-U55，以及可選的一個(gè)或兩個(gè) Cortex-A32 MPU 內(nèi)核。

通過(guò)將人工智能任務(wù)卸載到 NPU，嵌入式系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理，同時(shí)節(jié)省功耗、體積和資源。

帶有嵌入式機(jī)器學(xué)習(xí)核心 (MLC) 的傳感器可以經(jīng)過(guò)訓(xùn)練，在檢測(cè)到特定事件時(shí)觸發(fā)操作，從而能夠精確檢測(cè)變化場(chǎng)景。這樣可以減少 MCU 的計(jì)算負(fù)荷，從而實(shí)現(xiàn)低功耗架構(gòu)并提高系統(tǒng)效率。例如，LSM6DSV16BXTR 是一款帶有 3 軸加速計(jì)和 3 軸陀螺儀的 IMU，它采用 MLC 來(lái)實(shí)現(xiàn)人工智能功能。