AIfES (AI для встраиваемых систем) – это автономный высокоэффективный ИИ-фреймворк, который позволяет Институту микроэлектронных схем и систем Фраунгофера или сокращенно Fraunhofer IMS обучать и запускать алгоритмы машинного обучения на микроконтроллерах с ограниченными ресурсами.
До сих пор фреймворк был с закрытым исходным кодом и использовался только внутри Fraunhofer IMS, но после сотрудничества с Arduino AIfES для Arduino теперь имеет открытый исходный код и бесплатен для использования в некоммерческих проектах.
Платформа была оптимизирована, чтобы позволить 8-битным микроконтроллерам, таким как тот, который находится в Arduino Uno, реализовать искусственную нейронную сеть (ANN), которую можно обучить за умеренное время. Это означает, что с AIfES возможны автономные выводы и обучение на небольших самообучающихся устройствах с батарейным питанием, не полагаясь на облако или другие устройства.
Библиотека реализует нейронные сети прямого распространения (FNN), которые могут быть свободно параметризованы, обучены, измерены или перезагружены во время выполнения. Запрограммированный на языке C, AIfES использует только стандартные библиотеки, основанные на коллекции компиляторов GNU (GCC). Заявлено, что Fraunhofer IMS также совместим с другими программными средами искусственного интеллекта, такими как Keras или TensorFlow.
AIfES предлагается в рамках модели двойной лицензии: бесплатно для программного обеспечения с открытым исходным кодом в соответствии с Стандартной общественной лицензией GNU (GPL) версии 3, но для коммерческих продуктов необходимо подписать лицензионное соглашение с Fraunhofer IMS.
Поскольку институт использует библиотеку в течение нескольких лет, было представлено несколько демонстраций, включая систему распознавания рукописного ввода, реализованную на Arduino Uno (см. видео ниже), беспроводной датчик тока для мониторинга состояния и систему распознавания жестов.
Если вы хотите попробовать и узнать больше об AIfES для Arduino, перейдите в репозиторий Github, чтобы загрузить и установить библиотеку, получить доступ к образцам кода и прочитать документацию. Обратите внимание, что вам также может потребоваться установить библиотеку Arduino_CMSIS-DSP для некоторых примеров и отредактировать код, следуя инструкциям в исходном коде, чтобы успешно построить скетч AIfES.
Более подробную информацию о решении можно найти на веб-сайте Fraunhofer IMS.
Выражаем свою благодарность источнику из которого взята и переведена статья, сайту cnx-software.com.
Оригинал статьи вы можете прочитать здесь.