مقدمات عملی Edge AI
اجرای مدلهای هوش مصنوعی روی دیوایسهای کممصرف
Edge AI یا هوش مصنوعی لبه، به اجرای الگوریتمهای یادگیری ماشین روی دستگاههایی مانند میکروکنترلر یا سنسوربورد اشاره دارد.
🟦 چرا Edge AI؟
- پردازش محلی → بدون نیاز به اینترنت
- سرعت بالا
- امنیت بیشتر
- کاهش هزینهی ابری
🛠 ابزارهای رایج
- TensorFlow Lite Micro
- TinyML
- Edge Impulse
- OpenMV
- STM32 Cube.AI
🟩 مثالهای کاربردی Edge AI
- تشخیص شکستگی در موتور
- شناسایی انسان یا خودرو
- مانیتورینگ صدا و فعالیت
- تشخیص لرزش غیرعادی تجهیزات
🧠 مراحل اجرای Edge AI روی میکروکنترلر
- جمعآوری داده
- آموزش مدل (Cloud / Laptop)
- تبدیل مدل (TFLite / ONNX)
- فشردهسازی و Quantization
- اجرای مدل روی MCU
نکات مهم
- همیشه از INT8 quantization استفاده کن
- مصرف RAM را کمتر از ۱۰۰ کیلوبایت نگه دار
- برای پردازش صوت از 16kHz استفاده کن
