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[導讀]近日,縱行科技宣布將和QuickLogic公司聯合推出ZETA-TinyML開發(fā)套件,以滿足遠距離、低功耗和成本敏感的嵌入式人工智能產品的原型驗證及應用需求,打造一站式連接-訓練-部署-應用的泛在智聯新生態(tài)。

TinyML微型機器學習技術正在加速物聯網行業(yè)的智能革新,但通信功耗限制和模型更新困難仍是阻礙其在真實場景落地的“最后一公里“難題。近日,縱行科技宣布將和QuickLogic公司聯合推出ZETA-TinyML開發(fā)套件,以滿足遠距離、低功耗和成本敏感的嵌入式人工智能產品的原型驗證及應用需求,打造一站式連接-訓練-部署-應用的泛在智聯新生態(tài)。

該開發(fā)套件面向企業(yè)、高校、個人開發(fā)者,即日起接受預定,并從9月份開始發(fā)貨。此開發(fā)套件為那些運營商信號難以覆蓋、遠距離和需要實時處理的物聯網應用帶來了無限可能,例如偏遠山區(qū)的環(huán)境監(jiān)測、畜牧群動態(tài)跟蹤、戶外廣告牌的松動檢測;工廠中設備的預測性維護、皮帶機的啟停和狀態(tài)識別、管道氣體的異常泄露監(jiān)測;智能可穿戴設備、手勢和語音識別等多種復雜場景。

1、實現TinyML應用的最后一公里:通訊和升級

在嵌入式設備部署和運行機器學習模型向來困難重重,但越來越多的軟硬件平臺正讓這一切變得容易起來。QuickLogic是其中領先的佼佼者,其超低功耗可編程SOC半導體技術和旗下SensiML子公司一站式AutoML平臺,為TinyML的訓練部署和驗證提供了一個完整的解決方案。

QuickFeather低功耗開源代碼硬件開發(fā)工具包(HDK)是一個小型系統(tǒng),這是第一款Arm CortexR-M4F MCU并完全支持Zephyr RTOS和FreeRTOS,是下一代低功耗、支持機器學習(ML)的物聯網設備的理想選擇。與其他基于專有硬件和軟件工具的開發(fā)包不同,QuickFeather基于100%開源硬件并圍繞100%開源軟件(包括Symbiflow FPGA工具)構建。

QuickLogic、縱行科技聯合推出ZETA-TinyML開發(fā)套件,助力IoT開發(fā)者實現端側AI快速產品化

圖:QuickFeather開發(fā)板

SensiML提供了一套完整的TinyML數據捕獲、算法生成和驗證的工具包解決方案,適用于自動化創(chuàng)建并優(yōu)化AI物聯網傳感器識別代碼過程的每個步驟。整個工作流使用不斷增長的高級ML和AI算法庫來生成代碼,這些代碼可以在開發(fā)階段或部署后從新數據中學習。

QuickLogic、縱行科技聯合推出ZETA-TinyML開發(fā)套件,助力IoT開發(fā)者實現端側AI快速產品化

圖:SensiML工具包流程圖

借助QuickFeather開發(fā)板和SensiML訓練平臺,現在可以將一個訓練并驗證好的機器學習推理模型直接部署到MCU中,但這些對于一個完整的TinyML應用來說還不夠。物聯網的應用大部分由電池驅動,雖然模型已經極度壓縮節(jié)省了內存和計算耗能,但模型的推理結果仍需要上傳,還需要考慮業(yè)務下行的傳輸要求。一般來說,通信耗能和計算耗能占比至少為3:1,低功耗傳輸仍是TinyML產品開發(fā)者必須直面的最大挑戰(zhàn)之一。

此外,TinyML模型部署后并非一勞永逸,還存在一些不確定性的升級需求,這些不確定性包括模型參數調整、重新訓練需求、業(yè)務邏輯變化等。有線連接更新僅適用于調試階段,對于安裝到客戶現場的應用幾乎不具備可行性。傳統(tǒng)遠程升級方式(OTA)占用資源且耗電,對于大部分物聯網場景并不友好,升級困難無疑在某種程度上限制了端側智能產品的發(fā)展。

所以,當一個算法工程師正在為串口打印出的98%模型精度擊掌歡呼時,產品設計師卻只是聳聳肩,“很好,還剩最后一公里?!?/span>

2、ZETA+TinyML滿足“低功耗+通信+遠程升級”需求

ZETA作為國內唯一全棧國產化的LPWAN物聯網通信技術,解決物聯網產業(yè)存在的終端功耗高、海量連接、廣域覆蓋能力不足和成本高等困難,非常適合大規(guī)模部署。作為全球首個支持分布式組網的LPWAN通訊標準,ZETA利用搭載Advanced M-FSK調試解調的超窄帶技術,提出“LPWAN2.0泛在物聯”愿景,旨在以更高性能、更強穿透力、更低成本加速物聯網在工業(yè)、物流等成本敏感性行業(yè)的應用。

QuickLogic、縱行科技聯合推出ZETA-TinyML開發(fā)套件,助力IoT開發(fā)者實現端側AI快速產品化

圖:ZETA LPWAN 2.0泛在物聯

ZETA并不局限于傳統(tǒng)LPWAN行業(yè)的低速率場景,針對諸如圖像、振動和聲音等中、高速率應用,ZETA與TinyML技術深度融合,各種“端智能“傳感器內置著機器學習AI算法,以低成本、低功耗和穿透力更強的ZETA通信技術為載體,使智能泛在物聯無處不在。

與此同時,針對TinyML遠程升級難題,ZETA自研差分OTA算法,可在server端對新舊軟件包進行對比分析和高效壓縮,在保留遠距離覆蓋性能基礎上完成低功耗升級。以100kB、10%差異的TinyML模型來說,最終的差分包大小將在11kB以下,而僅要求10kB的額外內存空間,幾乎適用于所有物聯芯片使用。

3、ZETA+QuickLogic:加速端側AI產品應用進程

此次與QuickLogic的合作,將在QuickFeather開發(fā)板基礎上,上疊ZETA高性能通信模組,并搭配ZETA低成本網關使用。軟件層面,ZETA通信部分SDK將直接集成到SensiML軟件平臺上,可直接生成能部署運行的Binary文件,用戶只需配置推理結果的對應關系。同時,ZETA為開發(fā)者提供云Server服務,進行終端管理、ZETA網絡配置、協(xié)議解析和差分OTA升級功能,當有新的TinyML模型時,可一鍵完成遠程升級。此開發(fā)套件將幫助那些端側AI產品的開發(fā)者們進一步縮短原型驗證周期,提前發(fā)現并評估網絡環(huán)境帶來的影響,從而加速整個產品的落地進程。

QuickLogic、縱行科技聯合推出ZETA-TinyML開發(fā)套件,助力IoT開發(fā)者實現端側AI快速產品化

圖:ZETA-TinyML開發(fā)套件包


主要技術指標

QuickLogic、縱行科技聯合推出ZETA-TinyML開發(fā)套件,助力IoT開發(fā)者實現端側AI快速產品化

4、ZETA-TinyML開發(fā)套件:豐富泛在物聯應用場景

此開發(fā)套件為那些運營商信號難以覆蓋、遠距離和需要實時處理的物聯網應用帶來了無限可能,無論是偏遠山區(qū)的環(huán)境監(jiān)測、畜牧群動態(tài)跟蹤、戶外廣告牌的松動檢測,還是工廠中設備的預測性維護、皮帶機的啟停和狀態(tài)識別、管道氣體的異常泄露監(jiān)測,抑或是智能可穿戴設備、手勢和語音識別,都能通過ZETA-TinyML開發(fā)套件來快速完成原型驗證和匹配于真實場景的測試。

聲音和語音分析需求是推動著TinyML應用快速發(fā)展的新勁動力,關鍵詞喚醒應用正是到目前為止TinyML的最佳代表作。與此同時,自然界、工廠、城市、家居場景中無時無刻都存在著各種聲音:動物的叫聲、機器的轟鳴聲、汽車行駛的噪聲、嬰兒的啼哭聲……盡管這些聲音沒有確切的理論模型,但是通過ZETA-TinyML開發(fā)套件,仍能快速完成模型創(chuàng)建和驗證,并瞄準于始終在線的低功耗檢測。比如智能咳嗽檢測以在公共場所排查新冠疫情風險、野外珍稀動物的叫聲識別以幫助統(tǒng)計其活動范圍和數量、變電站內聲音異響檢測以識別變壓器異常放電故障、藍牙耳機在使用中識別到地鐵運行聲音以自動開啟主動降噪功能……這些音頻分析場景都能在ZETA-TinyML套件上完成開發(fā)和樣機測試。

QuickLogic、縱行科技聯合推出ZETA-TinyML開發(fā)套件,助力IoT開發(fā)者實現端側AI快速產品化

QuickLogic、縱行科技聯合推出ZETA-TinyML開發(fā)套件,助力IoT開發(fā)者實現端側AI快速產品化

圖:使用聲音識別皮帶機脫落故障

QuickLogic中國區(qū)總經理張貴表示:“我們非常高興能與縱行科技在嵌入式人工智能領域展開合作,ZETA超低功耗特性和LPWAN2.0的泛在物聯構想與QuickLogic的戰(zhàn)略方向不謀而合。不論你是高校、企業(yè)還是個人開發(fā)者,都能使用ZETA-TinyML套件來激發(fā)你完成一些非常有創(chuàng)意、更具實用價值的智能物聯網應用,甚至是一款‘殺手級’產品?!?/span>

關于QuickLogic

QuickLogic Corporation(NASDAQ:QUIK)公司誕生于1988年,總部位于美國加州圣何塞,是領先的超低功耗定制化傳感器和語音處理平臺、顯示和連接半導體解決方案提供商,這些解決方案面向智能手機、平板電腦、可穿戴設備、工業(yè)和移動企業(yè)OEM。QuickLogic通過行業(yè)領先的超低功耗可編程SoC半導體解決方案、FPGA和嵌入式FPGA IP、嵌入式軟件和算法解決方案為客戶提供上述優(yōu)勢,這些解決方案適用于始終在線的語音和傳感器處理應用。QuickLogic在全球有超過2000個用戶以及65千萬片的量產記錄。SensiML是其于2019年收購的全資子公司,其Analytics Toolkit平臺使用AI技術,通過精確的傳感器算法完善了端到端解決方案。全系列的平臺、軟件工具和eFPGA IP能夠在移動、可穿戴、可聽戴、消費、工業(yè)、邊緣和端點物聯網中高效采用并實現AI、語音和傳感器處理技術。

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