Personalizzazione dell'AI per la Tua Applicazione

La tecnologia AI sta rapidamente cambiando il modo in cui i dispositivi interagiscono con il mondo. Tradizionalmente, un programmatore deve predeterminare come un sistema reagirà alle varie e imprevedibili circostanze che possono sorgere in scenari del mondo reale. Con l'AI, è possibile addestrare un modello che cattura le reazioni desiderate in modo tale che il modello possa fornire in modo affidabile reazioni desiderate a circostanze che non erano mai state anticipate.

Una sfida per gli sviluppatori nuovi all'AI è personalizzare un'implementazione AI per la loro applicazione. A meno che una specifica applicazione non abbia un volume sufficiente per giustificare la propria implementazione su scheda, le schede AI disponibili sul mercato tendono a concentrarsi sull'efficacia di uso generale. Avranno risorse e interfacce che non sono richieste per ogni applicazione, aumentando così inutilmente i costi.

Ad esempio, i kit per sviluppatori come il Jetson Nano Developer Kit sono un ottimo modo per familiarizzare con la creazione di un'implementazione AI di base. Il Jetson Nano viene fornito con una varietà di interfacce, rendendo semplice ottenere un sistema di test operativo in molto poco tempo. Il kit serve come un eccellente punto di partenza per una vasta gamma di applicazioni diverse, dalla elaborazione di sensori all'analisi video, al trattamento del suono e oltre.

Tuttavia, una volta compreso come costruire un sistema di intelligenza artificiale generale, vorrai iniziare lo sviluppo della tua applicazione utilizzando un prototipo che assomigli il più possibile all'hardware di produzione finale. Questo è particolarmente importante quando si sposta l'IA verso l'edge.

Il costo, la disponibilità e la scalabilità delle GPU nel cloud sono estremamente flessibili. Se non ottieni la reattività di cui hai bisogno o scopri che il tuo modello necessita di più dati di quanto inizialmente pensato per essere elaborato efficacemente, puoi facilmente allocare più risorse cloud.

Non è così all'edge. All'edge devi determinare la combinazione ottimale di risorse se vuoi bilanciare costo, prestazioni e accuratezza. Idealmente, hai bisogno di un sistema che si ridimensioni facilmente senza costringere a cambiamenti hardware estensivi come risultato.

Da notare che componenti come sensori, telecamere, interfacce, memoria e MCU che compongono il resto dell'applicazione influenzano anche la facilità di progettazione. Questo perché, a un certo punto, è necessario integrare il tuo sistema di IA con il resto dell'applicazione.

Considera le modifiche a cascata necessarie se scopri che devi aumentare la dimensione dell'immagine video per ottenere ciò che desideri. Il modello AI ora deve lavorare con un'immagine di dimensione diversa, cambiando completamente le prestazioni e i requisiti di memoria dell'intero sistema. Inoltre, dovrai integrare una nuova telecamera in modo fluido con il tuo firmware esistente, sperando di evitare la necessità di riscrivere il firmware. Bilanciare e poi ottimizzare questa nuova combinazione di risorse richiederà tempo anche. Ora immagina di dover aggiungere una seconda telecamera e aumentare l'effettiva frequenza dei fotogrammi.

Questa fase di integrazione può essere estremamente dispendiosa in termini di tempo e frustrante se devi farla manualmente. Ad esempio, i driver delle telecamere, anche dello stesso fornitore, spesso non sono interscambiabili; dovrai comunque eseguire test approfonditi per confermare che il nuovo driver si comporti esattamente come faceva quello precedente.

Un approccio personalizzato alla progettazione come Geppetto può ridurre notevolmente i tempi di sviluppo. Con Geppetto, puoi trascinare e rilasciare blocchi funzionali già provati nel tuo circuito personalizzato. Per le applicazioni AI, puoi iniziare con il Jetson Nano e rimuovere qualsiasi funzionalità di cui non hai bisogno. Puoi poi aggiungere sensori, interfacce, processori e altri circuiti da vaste librerie di moduli per costruire un modulo personalizzato ottimizzato per la tua applicazione.

Un vantaggio chiave di questo approccio è che puoi produrre in modo economico alcune schede per lo sviluppo e i test iniziali. Se determini che hai bisogno di più elaborazione – o meno – puoi facilmente regolare il tuo design senza dover progettare un sistema completamente nuovo.

Inoltre, il tuo circuito personalizzato viene fornito con OS e driver pre-integrati. Non devi far funzionare insieme tutti i componenti perché abbiamo già fatto ciò per te.

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