Warum TinyML für die Industrie wichtiger ist als ChatGPT

• Beliebte Mikrocontrollerplattformen für TinyML sind beispielsweise Arduino, Raspberry Pi Pico, ESP32 und STM32.
• Sensoren, wie beispielsweise Beschleunigungsmesser, Gyroskope, Temperatursensoren und optische Sensoren, können auch über TinyML verfügen. Sie ermöglichen es, kontinuierlich Daten zu erfassen und vor Ort zu analysieren, um Echtzeit-Entscheidungen zu treffen.
• System-on-Chip-Plattformen (SoC) integrieren mehrere Komponenten wie Prozessoren, Speicher, drahtlose Kommunikation und Peripheriegeräte auf einem einzigen Chip. Beispiele für SoC-Plattformen, die für TinyML verwendet werden können, sind der Nvidia Jetson Nano, der Raspberry Pi mit integrierter KI-Funktion und der Google Coral Edge TPU.
• Edge-Geräte sind Embedded-Systeme, die in der Nähe der Datenerfassungsquelle platziert werden, um eine schnelle und lokale Analyse zu ermöglichen. Sie können mit TinyML-Funktionen ausgestattet sein und werden oft in industriellen Anwendungen eingesetzt.

Für die Entwicklung und Ausführung von TinyML-Anwendungen gibt es spezialisierte Tools und Frameworks wie:

• Edge Impulse: Die Plattform bietet Tools für das Training, die Validierung und die Bereitstellung von TinyML-Modellen auf Mikrocontrollern. Die Plattform unterstützt verschiedene Hardwareplattformen und bietet auch eine Integration mit Cloud-Diensten.
• TensorFlow Lite for Microcontrollers basiert auf der von Google entwickelten KI-Bibliothek TensorFlow, kombiniert mit einer Erweiterung, die speziell für die Implementierung von TinyML auf Mikrocontrollern entwickelt wurde.
• ARM CMSIS-NN: ARM Cortex-M-Prozessoren sind weit verbreitet in Mikrocontrollern und eingebetteten Geräten. Das ARM Cortex Microcontroller Software Interface Standard (CMSIS), das bei Github verfügbar ist, enthält eine spezielle Neural Network (NN)-Bibliothek für die Ausführung von TinyML-Modellen auf Cortex-M-Prozessoren.

Dafür gibt es mehrere Gründe:

• Echtzeit-Analyse: TinyML ermöglicht es, Machine-Learning-Modelle direkt auf den Embedded-Systemen der Industrie wie etwa Edge-Devices direkt an der Maschine oder Anlage auszuführen. Dadurch können Echtzeit-Analysen und Entscheidungen vor Ort getroffen werden, ohne auf eine Verbindung zu Cloud- oder Serverressourcen angewiesen zu sein. Dies führt zu schnelleren Reaktionszeiten und ermöglicht eine sofortige Fehlererkennung und -behebung.
• Geringe Latenzzeiten: Durch die Ausführung von Machine-Learning-Modellen auf maschinennahen Systemen können Latenzzeiten reduziert werden. Dies ist besonders wichtig für Echtzeit-Anwendungen, bei denen schnelle Reaktionen erforderlich sind, wie beispielsweise die Überwachung von Produktionsprozessen und Qualitätskontrolle.
• Datensicherheit und Datenschutz: TinyML ermöglicht die Verarbeitung von Daten direkt auf den Geräten, ohne dass die Daten an externe Server oder Cloud-Dienste gesendet werden müssen. Dies verbessert die Datensicherheit und schützt vertrauliche Informationen vor potenziellen Sicherheitslücken und Datenschutzverletzungen.
• Kosteneffizienz: Durch die Verlagerung der Rechenleistung auf die Geräte selbst und die Reduzierung der Abhängigkeit von teuren Cloud-Ressourcen können Kosten eingespart werden. Die Verwendung von TinyML ermöglicht die Implementierung von Machine-Learning-Funktionen auf kostengünstigen Mikrocontrollern und senkt die Infrastrukturkosten.
• Robuste Leistung: TinyML-Modelle können aufgrund ihrer geringen Größe und Energieeffizienz auf den eingebetteten Geräten effizient ausgeführt werden. Sie sind robust gegenüber Netzwerkunterbrechungen oder Verzögerungen, die bei einer cloudbasierten Verarbeitung auftreten können. Dies gewährleistet eine zuverlässige Leistung und minimiert Ausfallzeiten.
• Lokale Entscheidungsfindung: Mit TinyML können Entscheidungen vor Ort getroffen werden, ohne dass eine Verbindung zu externen Ressourcen erforderlich ist. Dies ermöglicht eine autonome und unabhängige Funktion der Industriegeräte, was besonders in Umgebungen mit begrenzter oder intermittierender Konnektivität von Vorteil ist.

• Zustandsüberwachung: Durch die KI-basierte Analyse von Sensor- und Betriebsdaten in Echtzeit können Anomalien erkannt werden, um Wartungsmaßnahmen rechtzeitig durchzuführen und ungeplante Ausfallzeiten zu minimieren.
• Qualitätskontrolle: Durch die Verarbeitung von Sensordaten in Echtzeit können Defekte oder Abweichungen von den Produktionsstandards erkannt werden. Dies ermöglicht eine schnelle Rückmeldung und ermöglicht es, Qualitätsprobleme frühzeitig zu erkennen und zu beheben.
• Predictive Maintenance: Durch den Einsatz von TinyML können Prognosemodelle auf eingebetteten Geräten implementiert werden, um den Zustand von Maschinen und Anlagen vorherzusagen. Durch die kontinuierliche Überwachung von Sensordaten können Anomalien erkannt und Wartungsbedarfe frühzeitig vorhergesagt werden, um ungeplante Ausfallzeiten zu reduzieren und die Effizienz der Wartungsmaßnahmen zu verbessern.
• Energieoptimierung: TinyML kann auch zur Optimierung des Energieverbrauchs in der Industrie eingesetzt werden. Durch die Analyse von Energieverbrauchsdaten können Muster und Trends erkannt werden, um Energieeffizienzmaßnahmen zu identifizieren und umzusetzen.
• Robotik und Automation: TinyML kann in Robotik- und Automatisierungssystemen eingesetzt werden, um intelligente Entscheidungen vor Ort zu treffen. Dies ermöglicht es Robotern und automatisierten Systemen, ihre Umgebung zu erkennen, zu navigieren und Aufgaben effizient auszuführen, ohne auf eine externe Datenverbindung angewiesen zu sein.

Im übrigen ist auch ChatGPT selbst der Ansicht, dass für die Industrie TinyML wichtiger ist. Auf eine entsprechende Frage schreibt ChatGPT als Antwort:

"Während ChatGPT ein leistungsfähiges Modell für natürliche Sprachverarbeitung ist, ist TinyML speziell auf die Anforderungen der Industrie zugeschnitten. Es ermöglicht die direkte Integration von Machine-Learning-Funktionen in eingebettete Geräte, was in industriellen Umgebungen von großem Nutzen ist."