在智能家居設備中融合ML和IOT
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人工智能是一項正在常規基礎上進行大量研究的技術。世界各地的研究人員都在努力讓AI的應用和實施更快、更好。多年來，人類遇到了人工智能帶來潛在突破的例子。無論是在心臟病的早期檢測，還是在發現歷史事件方面，人工智能自誕生以來都取得了長足的進步。
為了減輕日常瑣事，麻省理工學院(MIT)和國立臺灣大學的研究人員合作，在微控制器上嵌入了深度神經網絡。這意味著，微小芯片形式的AI可以在智能穿戴設備和家用電器中實現，從而實現物聯網（Device）和AI的高級融合。這篇題為《MCUNet：物聯網設備上的微小深度學習》的研究論文將于12月在神經信息處理系統會議上發表。研究人員希望通過這種方法，在物聯網設備的傳感器附近進行數據分析，從而拓寬人工智能的應用范圍。
了解MCUnet
研究人員發明的這種設備被稱為MCUnet。它是一種神經網絡架構，能夠在現成的微控制器上實現ImageNet規模的深度學習。ImageNet是一個圖像數據庫，每個節點由數千張圖像描述。在該模型中，深度學習設計和推理庫進行了聯合優化，以消除傳統微控制器片上有限內存的挑戰，降低內存使用量。
TinyNAS是一種深度學習設計，具有兩階段神經結構搜索(NAS)方法，可處理各種微控制器上微小而多樣的存儲限制。研究指出，TinyNAS首先自動優化搜索空間以適應微小的資源限制，然后在優化后的空間進行神經結構搜索，從而解決了這個問題。TinyNAS通過縮放輸入分辨率和模型寬度來生成不同的搜索空間，然后收集搜索空間內滿足網絡的計算失敗分布來評估其優先級。此外，TinyNAS依賴于搜索空間能夠容納的洞察力。內存限制下的失敗次數越多，深度學習模型就越好。實驗表明，優化后的空間提高了NAS搜索模型的準確率。TinyNAS可以在低搜索成本下自動處理與傳統微控制器相關的各種約束，如設備、延遲、能源、內存等。
研究人員指出，TinyEngine是一個內存高效的推理庫，消除了不必要的內存開銷，因此搜索空間得到了擴展，以適應更大的深度學習模型，并具有更高的準確率。由于推理庫是基于解釋的，需要額外的運行時內存，TinyEngine編譯了基于代碼生成器的方法，消除了內存開銷，并適應內存調度，而不是分層優化，以更好地為減少內存使用制定策略。最后，對不同層次進行專門的計算優化，即循環平鋪、循環展開、OP融合，加快了推理速度。
研究人員觀察到，與傳統的深度學習相比，MCUNet通過系統算法協同設計更好地利用了資源。研究人員得出結論，現有的模型在外殼式微控制器上達到了創紀錄的70.7%的ImageNet精確度。
