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物联网+人工智能或成为人类进化的方向

行业讯息    发布于:2021-02-23

  国际正处于变革时代,这一时期的重要性可比肩文艺复兴和工业革命。人们相信,AI和IoT便是具有前景的两个范畴,它们将使国际现代化,这两大支柱在未来有着巨大的开展空间。

  本文将经过剖析AI和IoT这两个概念来了解咱们能够对其抱有什么等待;还会讨论怎么利用这些集成技能来开发立异性和创造性的项目;最终,本文将剖析一种使代码更紧凑、更有用地布置在嵌入式设备中的办法。

  一、什么是物联网(IoT)?

  物联网是描绘嵌入传感器、软件和其他技能的物理实体网络,目的是经过互联网和其他设备与体系衔接并交流数据。物联网的界说因多种技能、实时剖析、机器学习、产品传感器和嵌入式体系的交融不断开展。嵌入式体系、无线传感器网络、操控体系、自动化等传统范畴都有助于完成物联网。

  在消费市场,物联网技能与“智能家居”产品同义,包含支撑一个或多个公共生态体系的设备和电器,并且能够经过与该生态体系相关的其他设备进行操控。

  二、什么是人工智能和AIOT?

  人工智能是一个广泛的范畴,包含许多子类,如自然语言处理(NLP)、人工神经网络、核算机视觉、机器学习、深度学习、机器人学等。人工智能的官方界说是:能够执行一般需求人类智能才能执行的使命的核算机体系的理论和开展,例如视觉感知、语音辨认、决议计划和语言间翻译。

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  麦肯锡全球研讨所的一项研讨标明,到2030年,人工智能预计每年将额定创收13万亿美元。即便在今日,人工智能技能也创造了巨额收入,但首要是在软件范畴。等到2030年,人工智能创收范畴将不只限制在软件职业,还有零售、旅游、运送、轿车、资料、制造等职业。

  人工智能与物联网结合形成了一个全新、风趣且独特的研讨分支,人工物联网或AIOT。搭载人工智能的物联网能够创立智能机器,这些机器能够模仿智能行为,一起提高决议计划才能,简直很少甚至没有人为干扰。

  经过将人工智能集成到raspberry pi和Nvidia Jetson Nano等嵌入式物联网设备中,咱们能够开发出一些创作,利润高且有益于整个社会。像Alexa、Siri或Google AI这样的虚拟助手的一些示例展现了高档智能和未来的可能性。

  三、怎么入门?

  1. Arduino

  Arduino是一个由ATmega微操控器组成的开发板。这是开端机器人和物联网项目的最佳办法之一。

  Arduino是一家开源软硬件公司,业余爱好者、修补者和专业人士都能够用它来构建令人惊叹的立异项目。依据我的经验,Arduino肯定是你完成机器人梦想的最佳办法之一,由于它比其他微操控器更简略操作。

  Arduino有多种标准和尺度,分别是Arduino Nano、Arduino Uno和Arduino mega。Nano是一种尺度较小的板,可用于更简略、更独特的项目;Uno中等巨细,十分适合试用以及业余爱好者等级的项目;Mega更大一点,可用于略微复杂一点的项目和场景。

  笔者认为,Arduino是开端任何类型的物联网项目的最佳办法。运用Arduino进行传感器操控和学习设备等一些根底项目的管理,关于在该范畴追求更具构思的主意十分有利。

  刚开端学习很简略,由于它首要是C和C++等编程语言的混合。作为初学者,首要需求忧虑两个代码块,即设置和循环功能块。因而,开端主张先试用Arduino Uno开发板,然后再运用更复杂的嵌入式设备。

  2. Raspberry Pi

  Raspberry Pi是单板核算机,这是开端核算和编程的绝佳办法。Raspberry Pi供给了许多在分支机构中创立极酷项目的机会,例如核算机视觉、游戏、物联网项目等等。

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  借助摄像机,Raspberry Pi甚至能够用于物体检测、面部辨认和监督之类的使命。假如你想开端学习编程、编码,那么Raspberry Pi是最便宜、最好的办法。中级业余爱好者或专家也能够用它完结更高档的项目。

  运用Raspberry Pi和Raspbian OS之类的操作体系进行编程的最大优点在于你能够运用多种编程语言,包含python。Thony编辑器是OS操作体系中的预装程序,你能够在这里编写python代码。

  Raspberry Pi中编码的一切程序,包含机器学习和深度学习程序,都能够轻松布置。外部附件,如照相机、音频设备等也能够添加到Raspberry Pi和操控执行实时核算机视觉使命,如视频监控,人脸辨认等。

  3. Nvidia Jetson Nano

  NVIDIA Jetson Nano是机器人学中人工智能相关操作的最佳东西之一,比Raspberry Pi稍贵,但核算才能更强。NVIDIA称:NVIDIA Jetson Nano支撑开发数百万个新型小型低功耗人工智能体系,开启了嵌入式物联网应用程序的新国际,包含入门级网络录像机、家用机器人和具有完好剖析才能的智能网关。

  NVIDIA开发套件答应用户运行许多神经网络操作,包含图像分类、分段、目标检测、语音处理等。

  虽然Nvidia Jetson Nano比Raspberry Pi贵一点,但它有相对更好的功能,也是开发中高档项目的一个很好的起点。如前所述,它功能强大,能够执行多种使命。

  在我看来,这些是运用AIOT的最好的设备。当然,还有许多其他十分棒的选项和嵌入式设备选择来开发有用的模型。

  本文谈到的最终一个论题至关重要,将介绍机器学习和深度学习模型的练习后量化,以在嵌入式设备上运行GPU容量较小的复杂程序。

  四、练习后量化

  在你的体系上有用运行的模型可能无法在低端设备上有用运行同一程序/模型。这可能是由于目标设备有硬件限制。对此,练习后量化能够协助改进目标设备的算法和模型的优化。

  练习后量化是一种转换技能,能够削减模型巨细,一起还能够改进CPU和硬件加速器的延迟,而模型精度简直不会下降。运用TensorFlow Lite转换器将已练习的float TensorFlow模型转换为TensorFlow Lite格式时,你能够对其进行量化。

  TensorFlow Lite转换器在Raspberry Pi之类的设备上十分有用,可优化目标检测模型、人脸辨认模型等。运用TensorFlow Lite能够优化目标检测项目,一起在安卓或苹果体系设备上也有很好的效果。

  在探索这些模型时,假如你确实期望将其转换为能够惠及众人的实际运用事例,那么模型的练习后剖析和练习后量化关于提高功率、质量和紧凑性以将项目布置到更广泛的受众就变得极其重要。练习后量化还使咱们能够在量化模型上完成简直与原始模型相同的精度,让咱们的生活变得轻松多了!

  AIoT在未来几年的影响将是令人震惊的,未来将出现的新发明让我兴奋不已。你打算树立什么样的项目来迎接这样的未来呢?更多未来智能资讯相关内容关注山西安防资质网!


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