Edge Impulse ແມ່ນ MLOps ຕຳແໜ່ງນຳໜ້າໃນອຸດສາຫະກຳ, ຖືກອອກແບບມາເພື່ອພາມາລຸ້ນປັນຍາປະດິດ (AI) ໄປສູ່ອຸປະກອນ Edge Computing. ມັນທຳລາຍກຳແພງການພັດທະນາ Machine Learning ແບບດັ້ງເດີມ, ຊ່ວຍໃຫ້ນັກພັດທະນາສາມາດເກັບກຳຂໍ້ມູນຈາກເຊັນເຊີ, ຝຶກຝົນໂມເດວ ຈົນເຖິງການນຳໃຊ້ຈິງ (Deployment) ໄດ້ໃນແພລະຕະຟອມດຽວ, ແລະ ສາມາດຮັນໂມເດວ TinyML ຂະໜາດນ້ອຍລົງເທິງ Microcontrollers (MCU) ແລະ ຮາດແວ Edge ປະເພດຕ່າງໆ ໄດ້ຢ່າງแม่ນຍຳ.
ມັນແມ່ນຫຍັງ ແລະ ຄວາມສາມາດຫຼັກ
Edge Impulse ເປັນສະພາບແວດລ້ອມການພັດທະນາແບບ End-to-End, ຮອງຮັບການປ້ອນຂໍ້ມູນຈາກເຊັນເຊີຫຼາຍປະເພດ ເຊັ່ນ: ສຽງ, ວິດີໂອ, ແລະ ຄວາມເລັ່ງ (Accelerometer). ຄວາມສາມາດຫຼັກຂອງມັນແມ່ນທໍ່ສົ່ງຂໍ້ມູນ (Data Pipeline) ທີ່ຊົງພະລັງ ແລະ ເທັກໂນໂລຍີການປັບປຸງໂມເດວໃຫ້ເໝາະສົມໂດຍອັດຕະໂນມັດ, ເຊິ່ງສາມາດບີບອັດໂມເດວ Deep Learning ທີ່ສັບສົນໃຫ້ມີຂະໜາດນ້ອຍທີ່ສຸດ ຮັບປະກັນປະສິດທິພາບການອ້າງອີງສູງໃນລະບົບຝັງຕົວ (Embedded Systems) ທີ່ມີຊັບພະຍາກອນຈຳກັດ. ຜ່ານການໂຕ້ຕອບແບບເຫັນພາບທີ່ເຂົ້າໃຈງ່າຍ, ຜູ້ໃຊ້ບໍ່ ຈຳ ເປັນຕ້ອງມີພື້ນຖານຄະນິດສາດທີ່ເລິກເຊິ່ງ ກໍ່ສາມາດສ້າງອຸປະກອນອັດສະລິຍະທີ່ມີຄວາມສາມາດໃນການຄາດເດົາໄດ້ຢ່າງວ່ອງໄວ.
ແກ້ໄຂບັນຫາຫຍັງ ແລະ ເໝາະກັບໃຜ
ເຄື່ອງມືນີ້ສ່ວນໃຫຍ່ແກ້ໄຂບັນຫາ "ການນຳໃຊ້ໂມເດວລົງເທິງຮາດແວແມ່ນຍາກ" ແລະ "ວົງຈອນການພັດທະນາ Embedded ຍາວເກີນໄປ". ມັນສາມາດຈັດການກັບບັນຫາຄວາມເຂົ້າກັນໄດ້ຂອງຮາດແວໂດຍອັດຕະໂນມັດ ແລະ ມີ SDK ທີ່ຫຼາກຫຼາຍເພື່ອຮອງຮັບບອດພັດທະນາຫຼັກໆ. ສຳລັບວິສະວະກຳ IoT, ນັກພັດທະນາ Embedded Systems ແລະ ທີມງານເຕັກນິກທີ່ສຸມໃສ່ການຄົ້ນຄວ້າເຊັນເຊີອັດສະລິຍະ, Edge Impulse ຖືເປັນທາງອອກທີ່ດີທີ່ສຸດໃນການຫຼຸດຜ່ອນເວລາອອກສູ່ຕະຫຼາດ. ບໍ່ວ່າຈະເປັນການບຳລຸງຮັກສາແບບປ້ອງກັນ, ການຮັບຮູ້ສຽງເວົ້າ ຫຼື ການກວດຈັບຄວາມຜິດປົກກະຕິ, ມັນສາມາດຊ່ວຍໃຫ້ນັກພັດທະນານຳ AI ຈາກຄລາວລົງສູ່ອຸປະກອນປາຍທາງໄດ້.
ຄຸນສົມບັດເດ่น
- ການເກັບກຳ ແລະ ຈັດການຂໍ້ມູນເຊັນເຊີ
- ການຝຶກຝົນ ແລະ ປັບປຸງໂມເດວໂດຍອັດຕະໂນມັດ
- ຮອງຮັບ Microcontrollers ແລະ ຮາດແວທີ່ຫຼາກຫຼາຍ
- ການວິເຄາະປະສິດທິພາບໂມເດວແບບເຫັນພາບ
- ການນຳໃຊ້ຢ່າງວ່ອງໄວ ແລະ ການສ້າງ Firmware
ຂໍ້ດີ
- ຫຼຸດຜ່ອນຂອບເຂດຄວາມຫຍຸ້ງຍາກໃນການພັດທະນາ TinyML
- ຮອງຮັບລະບົບນິເວດຮາດແວທີ່ກວ້າງຂວາງ
- ຂະບວນການພັດທະນາ MLOps ທີ່ສົມບູນແບບ
ຂໍ້ເສຍ
- ຄຸນສົມບັດຂັ້ນສູງຈຳເປັນຕ້ອງມີການສະໝັກໃຊ້ແບບເສຍເງິນ
- ຍังມີຂໍ້ຈຳກັດບາງປະການຕໍ່ກັບຊັບພະຍາກອນຮາດແວ
ກໍລະນີການນำໃຊ້
- ການກວດຈັບຄວາມຜິດປົກກະຕິຂອງອຸປະກອນອຸດສາຫະກຳ
- ການຕິດຕາມສຸຂະພາບໃນອຸປະກອນ Wearables
- ການຮັບຮູ້ຄຳສັ່ງສຽງໃນບ້ານອັດສະລິຍະ (Smart Home)
ໝາຍເຫດຈากบັນນາທິການ
ນີ້ແມ່ນແພລະຕະຟອມການພັດທະນາທີ່ສົມບູນ ແລະ ເປັນມິດທີ່ສຸດໃນການນຳ AI ມາສູ່ Microcontrollers ໃນປັດຈຸບັນ.
ຄຳຖາມທີ່ພົບເລື້ອຍ
Edge Impulse ຮອງຮັບຮາດແວໃດແດ່?
ແພລະຕະຟອມຮອງຮັບ Microcontrollers ທີ່ຫຼາກຫຼາຍລວມທັງ ARM Cortex-M Series, ESP32, Raspberry Pi ແລະ ບອດພັດທະນາຫຼັກໆອື່ນໆ.
ຂ້ອຍຈຳເປັນຕ້ອງມີພື້ນຖານການຂຽນໂປຼແກຼມທີ່ເລິກເຊິ່ງບໍ?
ບໍ່ຈຳເປັນ, ແພລະຕະຟອມມີການໂຕ້ຕອບແບບກຣາບຟິກທີ່ເຂົ້າໃຈງ່າຍ ເຊິ່ງຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ສາມາດລາກ ແລະ ວາງເພື່ອໃຫ້ການຝຶກຝົນ ແລະ ການນຳໃຊ້ໂມເດວສຳເລັດລົງໄດ້.
ໂມເດວສາມາດຮັນແບບອອບລາຍ (Offline) ໄດ້ບໍ?
ໄດ້, ເປົ້າໝາຍຫຼັກຂອງ Edge Impulse ແມ່ນການນຳໃຊ້ໂມເດວລົງເທິງອຸປະກອນ Edge ເພື່ອໃຫ້ສາມາດອ້າງອີງໄດ້ແບບເວລາຈິງ ໂດຍບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງເຊື່ອມຕໍ່ອິນເຕີເນັດ.