TinyML: Anwendungen, Einschränkungen und seine Verwendung in IoT- und Edge-Geräten

In den letzten Jahren haben künstliche Intelligenz (AI) und Machine Learning (ML) einen enormen Aufschwung in Popularität und Anwendungen erlebt, nicht nur in der Industrie, sondern auch in der Wissenschaft. Allerdings haben heutige ML- und AI-Modelle eine große Einschränkung: Sie erfordern eine enorme Menge an Rechen- und Verarbeitungsleistung, um die gewünschten Ergebnisse und Genauigkeit zu erzielen. Dies beschränkt ihre Verwendung oft auf Geräte mit hoher Leistungsfähigkeit und erheblicher Rechenleistung.

Durch die Fortschritte in der Technologie eingebetteter Systeme und die erhebliche Entwicklung in der Internet-of-Things-Industrie ist es wünschenswert, die Verwendung von ML-Techniken und -Konzepten in ein ressourcenbeschränktes eingebettetes System für allgegenwärtige Intelligenz zu integrieren. Der Wunsch, ML-Konzepte in eingebettete und IoT-Systeme zu integrieren, ist der primäre Motivationsfaktor hinter der Entwicklung von TinyML, einer eingebetteten ML-Technik, die ML-Modelle und -Anwendungen auf mehrere ressourcenbeschränkte, leistungsbeschränkte und billige Geräte ermöglicht.

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