Tùy chỉnh AI cho Ứng dụng của Bạn

Công nghệ AI đang nhanh chóng thay đổi cách các thiết bị tương tác với thế giới. Truyền thống, một lập trình viên phải xác định trước cách một hệ thống sẽ phản ứng với các tình huống đa dạng và không lường trước được có thể xảy ra trong các kịch bản thực tế. Với AI, một mô hình có thể được huấn luyện để nắm bắt các phản ứng mong muốn theo cách mà mô hình có thể đáng tin cậy cung cấp các phản ứng mong muốn cho các tình huống mà trước đó không bao giờ được dự đoán.

Một thách thức đối với các nhà phát triển mới làm quen với AI là tùy chỉnh triển khai AI cho ứng dụng của họ. Trừ khi một ứng dụng cụ thể có đủ khối lượng để biện minh cho việc triển khai bảng riêng của mình, các bảng AI sẵn có thường tập trung vào hiệu quả chung. Chúng sẽ có các nguồn lực và giao diện không cần thiết cho mọi ứng dụng, do đó tăng chi phí không cần thiết.

Ví dụ, các bộ phát triển như Jetson Nano Developer Kit là một cách tuyệt vời để làm quen với việc tạo một triển khai AI cơ bản. Jetson Nano đi kèm với nhiều giao diện, làm cho việc thiết lập một hệ thống thử nghiệm trở nên đơn giản và nhanh chóng trong một thời gian rất ngắn. Bộ này phục vụ như một điểm xuất phát xuất sắc cho một loạt các ứng dụng đa dạng, từ xử lý cảm biến đến phân tích video đến xử lý âm thanh và hơn thế nữa.

Tuy nhiên, một khi bạn hiểu cách xây dựng một hệ thống AI tổng quát, bạn sẽ muốn bắt đầu phát triển ứng dụng của mình bằng cách sử dụng một nguyên mẫu sẽ giống với phần cứng sản xuất cuối cùng càng nhiều càng tốt. Điều này đặc biệt quan trọng khi di chuyển AI ra ngoài biên giới.
Chi phí, khả năng sẵn có và khả năng mở rộng của GPU trong đám mây là cực kỳ linh hoạt. Nếu bạn không nhận được độ phản hồi mà bạn cần hoặc bạn phát hiện ra mô hình của mình cần nhiều dữ liệu hơn so với dự đoán ban đầu để xử lý hiệu quả, bạn có thể dễ dàng cấp phát thêm tài nguyên đám mây.

Không phải như vậy ở biên giới. Tại biên giới, bạn cần xác định sự kết hợp tối ưu của các tài nguyên nếu bạn muốn cân bằng chi phí, hiệu suất và độ chính xác. Lý tưởng nhất, bạn cần một hệ thống có thể thu nhỏ dễ dàng mà không buộc phải thay đổi phần cứng rộng rãi kết quả.

Lưu ý rằng các thành phần như cảm biến, camera, giao diện, bộ nhớ và MCU tạo nên phần còn lại của ứng dụng cũng ảnh hưởng đến sự dễ dàng thiết kế. Điều này là bởi vì tại một số điểm bạn cần tích hợp hệ thống AI của mình với phần còn lại của ứng dụng.
Hãy xem xét những thay đổi liên tiếp cần thiết nếu bạn phát hiện ra rằng bạn cần tăng kích thước hình ảnh video để đạt được những gì bạn muốn. Mô hình AI giờ đây phải làm việc với hình ảnh có kích thước khác, thay đổi hoàn toàn hiệu suất và yêu cầu bộ nhớ của toàn bộ hệ thống. Hơn nữa, bạn sẽ cần tích hợp một camera mới một cách liền mạch với firmware hiện tại của mình, hy vọng tránh được việc phải viết lại firmware. Việc cân bằng và sau đó tối ưu hóa sự kết hợp mới này của các nguồn lực cũng sẽ mất thời gian. Bây giờ hãy tưởng tượng bạn cần thêm một camera thứ hai và tăng tốc độ khung hình hiệu quả.

Quá trình tích hợp này có thể mất rất nhiều thời gian và gây nhiều khó chịu nếu bạn phải làm thủ công. Ví dụ, trình điều khiển camera, ngay cả từ cùng một nhà cung cấp, thường không thể thay thế cho nhau; bạn vẫn cần phải thực hiện kiểm tra kỹ lưỡng để xác nhận trình điều khiển mới hoạt động chính xác như cái trước đó.

Một cách tiếp cận thiết kế dựa trên nền tảng tùy chỉnh như Geppetto có thể giảm thời gian phát triển của bạn một cách đáng kể. Với Geppetto, bạn có thể kéo và thả các khối chức năng đã được chứng minh vào bảng mạch tùy chỉnh của mình. Đối với các ứng dụng AI, bạn có thể bắt đầu với Jetson Nano và loại bỏ bất kỳ chức năng nào bạn không cần. Sau đó, bạn có thể thêm vào cảm biến, giao diện, bộ xử lý và các mạch điện khác từ thư viện mô-đun rộng lớn để xây dựng một mô-đun tùy chỉnh được tối ưu hóa cho ứng dụng của bạn.

Một lợi ích chính của cách tiếp cận này là bạn có thể chạy thử nghiệm một số ít bảng mạch một cách hiệu quả về chi phí cho việc phát triển và kiểm tra ban đầu. Nếu bạn xác định bạn cần nhiều xử lý hơn – hoặc ít hơn – bạn có thể dễ dàng điều chỉnh thiết kế của mình mà không cần phải thiết kế một hệ thống hoàn toàn mới.

Hơn nữa, bảng mạch tùy chỉnh của bạn đi kèm với hệ điều hành và trình điều khiển đã được tích hợp sẵn. Bạn không phải làm cho tất cả các thành phần hoạt động cùng nhau vì chúng tôi đã làm điều đó cho bạn.

Công nghệ AI thực sự chỉ cách vài cú nhấp chuột. Ghé thăm Gumstix để tìm hiểu thêm.