Le applicazioni di Edge AI rappresentano un enorme potenziale di guadagno. Eseguire l'inferenza direttamente sui dispositivi locali apre una vasta gamma di potenti applicazioni, tra cui il rilevamento di oggetti, il controllo vocale e gestuale, la manutenzione predittiva e i sistemi autonomi.
Tuttavia, distribuire queste applicazioni non è un compito facile. Rispetto all'hardware tradizionale, i sistemi embedded con vincoli di dimensioni hanno risorse limitate. Il successo, quindi, dipende dalla selezione dell'architettura del modello appropriata e dall'uso delle giuste tecniche di addestramento per bilanciare i requisiti operativi con le limitazioni tecniche dell'hardware edge.
Dal dato non elaborato al modello addestrato: il percorso di sviluppo
Sviluppare un modello AI edge efficace richiede una pipeline ben definita che trasformi le informazioni grezze in una soluzione pronta per il deployment.
Questo viaggio inizia con la raccolta dei dati. Prima di iniziare qualsiasi training, un modello AI ha bisogno di dati di alta qualità che siano rappresentativi e completi. È fondamentale considerare non solo la provenienza dei dati, ma anche le modalità di preprocessing, e come verranno archiviati e protetti. Una volta raccolti, questi dati devono essere dotati di significato attraverso il labeling, dove vengono annotati manualmente o semi-automaticamente con tag o categorie. Questo processo consente al modello di comprendere i suoi input e aiuta a mitigare i bias e migliorare l'accuratezza.
Una volta preparati i dati annotati, ci si concentra sulla selezione dell'architettura del modello che meglio si adatta all'hardware e al caso d'uso. Le opzioni principali includono:
- Reti Neurali Convoluzionali (CNN), specializzate nell'elaborazione di dati spaziali e principalmente utilizzate per l'elaborazione delle immagini, la visione artificiale e il rilevamento degli oggetti.
- Reti Neurali Ricorrenti (RNN) sono progettate per elaborare dati sequenziali o temporali. La capacità di un RNN di ricordare gli input precedenti lo rende ideale per compiti come l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e le previsioni.
- TinyML, che utilizza varie architetture per creare modelli specificamente costruiti per operare su dispositivi con memoria e potenza estremamente basse, come i microcontrollori. Questi sono spesso utilizzati per la manutenzione predittiva o il rilevamento in tempo reale di oggetti e suoni.
L'architettura selezionata viene poi portata in vita durante la fase di addestramento, un processo iterativo in cui il modello impara gradualmente a riconoscere ed estrapolare schemi dai dati etichettati. Questo gli consente di diventare sempre più accurato nel fare classificazioni o decisioni basate su nuove informazioni.
Tuttavia, l'addestramento non è l'ultimo passo. Per garantire che il modello possa funzionare nel mondo reale, viene sottoposto a rigorosa validazione, fine-tuning e test. Una parte dei dati viene trattenuta durante l'addestramento per valutare la capacità del modello di generalizzare e per regolarlo contro problemi come l'overfitting. Infine, viene testato con un altro set di dati non visti che serve come misura finale delle sue prestazioni, accuratezza e bias.
L'importanza cruciale della qualità dei dati
Un modello AI è valido solo quanto i dati su cui è addestrato, un principio particolarmente vero per l'AI edge. A causa della memoria limitata, della potenza di elaborazione e delle risorse energetiche, i modelli edge sono tipicamente più piccoli e hanno una tolleranza molto più bassa per gli errori rispetto ai modelli tradizionali. Dati di alta qualità e pertinenti consentono al modello di apprendere schemi significativi e rendono possibile addestrare modelli compatti ideali per i vincoli dell'hardware edge.
Raggiungere questo obiettivo richiede un approccio approfondito alla preparazione dei dati. Questo processo continuo coinvolge la definizione di strategie di raccolta, l'identificazione di tutti gli scenari possibili per il modello e la valutazione iterativa dei dati man mano che vengono raccolti.
Set di dati puliti e bilanciati sono anche essenziali per prevenire che il modello apprenda caratteristiche irrilevanti o distorte. I dati devono essere preprocessati per eliminare duplicati, errori e rumore, correggendo al contempo le incoerenze. Da lì, le caratteristiche più rilevanti vengono isolate, gli input vengono standardizzati e il set di dati viene ampliato e bilanciato attraverso tecniche come l'augmentazione.
Bilanciare la scelta dell'architettura del modello
Selezionare un'architettura di modello AI edge è un delicato equilibrio tra accuratezza, velocità di inferenza, disponibilità di risorse, flessibilità e specializzazione. Un'architettura complessa come una grande CNN potrebbe offrire alta accuratezza ma a scapito di maggiore potenza di calcolo e memoria. Al contrario, architetture leggere come i modelli TinyML sono veloci ed efficienti ma potrebbero richiedere di sacrificare alcune prestazioni del modello. Allo stesso modo, un modello generico potrebbe essere più ampiamente applicabile ma richiedere più risorse rispetto a un modello specializzato, che è più efficiente ma meno adattabile.
Questi compromessi devono essere valutati tenendo sempre a mente le limitazioni hardware. Ad esempio, un modello come YOLO è appositamente costruito per la visione artificiale e offre dimensioni scalabili dal YOLOv8 completo al leggero YOLOv10-Nano, adatto a diverse capacità hardware. Al contrario, i modelli di Hugging Face, una piattaforma open-source di grandi modelli linguistici, eccellono nell'NLP e sono ben adatti per applicazioni multimodali. Un'altra opzione, Mistral, offre grande flessibilità con supporto per molti linguaggi di sviluppo, rendendolo ideale per l'analisi contestuale.
Tenere a Mente le Limitazioni Hardware
Le limitazioni hardware devono essere tenute a mente durante il processo decisionale, poiché i dispositivi edge e i modelli devono essere adeguatamente abbinati in termini di memoria, potenza di elaborazione e uso energetico. Il nostro precedente blog su Scelta dell'AI Giusta per la Sicurezza Video illustra come funziona questo processo nella pratica.
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Ottimizzazioni Finali per Prestazioni Massime all'Edge
Poiché gli ambienti edge sono limitati nelle risorse, ottimizzare la dimensione e la complessità di un modello è essenziale per farlo funzionare efficacemente. Diverse tecniche comuni aiutano a raggiungere questo obiettivo:
- Quantizzazione: riduce la dimensione di un modello e ne migliora la velocità riducendo la precisione dei suoi valori numerici, ad esempio convertendo valori a virgola mobile a 32 bit in interi a 8 bit.
- Potatura: riduce ulteriormente la complessità identificando e rimuovendo segmenti ridondanti o inattivi della rete neurale.
- Strumenti di compressione e distribuzione specializzati: come TensorFlow Lite, ONNX e PyTorch assistono nella conversione, ottimizzazione e distribuzione di questi modelli snelli sui dispositivi edge.
Conclusione
Il potenziale dell'AI edge è significativo, ma sbloccarlo richiede il dataset di training giusto, l'architettura del modello e l'hardware adatto. Le organizzazioni devono bilanciare attentamente i loro obiettivi aziendali e le esigenze operative con i vincoli di risorse intrinseci nel computing edge.
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