深度學(xué)習(xí)算法是機(jī)器學(xué)習(xí) (ML)的未來(lái)——但僅限于具有特定要求的算法。許多 ML 算法可以有效地處理小數(shù)據(jù)。在這里，我們將研究其中的一些算法，例如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和 k-means 聚類，以及如何應(yīng)用它們。

當(dāng)我們考慮用于物聯(lián)網(wǎng) (IoT) 的 ML 時(shí)，我們通常會(huì)想到云中的 ML 和研究大量數(shù)據(jù)的大規(guī)模算法。這是 ML 在 IoT 中的一個(gè)使用模型，但它不是唯一的。ML 可以應(yīng)用于物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)系統(tǒng)中的任何地方，只是用不同的算法解決不同的問(wèn)題（圖 1）。

圖 1：物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)系統(tǒng)和機(jī)器學(xué)習(xí)/數(shù)據(jù)視角。（來(lái)源：作者）

從圖 1 中，您還可以看到數(shù)據(jù)使用方式的一些差異。云處理來(lái)自許多站點(diǎn)的數(shù)據(jù)，使其能夠探索跨 IoT 產(chǎn)品的各種實(shí)例的模式。如果您關(guān)心端點(diǎn)的故障預(yù)測(cè)，擁有來(lái)自所有端點(diǎn)的數(shù)據(jù)可以幫助預(yù)測(cè)故障。

網(wǎng)關(guān)可以處理來(lái)自給定站點(diǎn)的數(shù)據(jù)和生成的 IoT 端點(diǎn)數(shù)據(jù)，為您提供站點(diǎn)級(jí)視圖。對(duì)于傳感器融合和學(xué)習(xí)家庭能源使用模式，網(wǎng)關(guān)（或家庭級(jí)）數(shù)據(jù)視圖是合適的。

最后，端點(diǎn)本身孤立地查看傳感器數(shù)據(jù)（它本身可以代表多個(gè)傳感器，但視圖更窄）。在此級(jí)別，ML 可以應(yīng)用于 ML 算法層次結(jié)構(gòu)中的各個(gè)傳感器。

端點(diǎn)機(jī)器學(xué)習(xí)

在邊緣使用 ML 的原因有很多，從通信延遲到云，再到數(shù)據(jù)隱私和學(xué)習(xí)模型。讓我們看一下在邊緣應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)的一些方法。

Nest 恒溫器或“Google Nest”被認(rèn)為是物聯(lián)網(wǎng)、智能家居和邊緣 ML 的杰出示例。Nest 恒溫器會(huì)學(xué)習(xí)自我編程，并根據(jù)您獨(dú)特的溫度偏好和居家時(shí)間表設(shè)置您家中的最佳溫度。

另一個(gè)例子是住宅雨水收集系統(tǒng)，該系統(tǒng)將根據(jù)環(huán)境傳感器數(shù)據(jù)、草坪區(qū)域優(yōu)先級(jí)、一天中的時(shí)間、可用水位和當(dāng)?shù)貧v史降雨預(yù)報(bào)，了解何時(shí)以及如何確定和優(yōu)化草坪澆水的優(yōu)先級(jí)。

表 1說(shuō)明了一些可應(yīng)用于 IoT 端點(diǎn)的 ML 算法及其可服務(wù)的應(yīng)用程序。

表 1：機(jī)器學(xué)習(xí)算法及其應(yīng)用

深度學(xué)習(xí)呢？

對(duì)于涉及視頻和音頻信息的許多使用模型，深度學(xué)習(xí)是一種有用的算法。深度學(xué)習(xí)協(xié)處理器使在資源受限的嵌入式設(shè)備中構(gòu)建深度學(xué)習(xí)應(yīng)用程序成為可能。您還可以找到專為嵌入式設(shè)備定制的深度學(xué)習(xí)算法。

因此，您使用的算法是應(yīng)用程序的一個(gè)功能。如果深度學(xué)習(xí)是您所需要的，那么該方法可以通過(guò)正確的硬件和固件實(shí)現(xiàn)應(yīng)用于 IoT 端點(diǎn)。

結(jié)論

在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，沒(méi)有一種方法是萬(wàn)能的。那些成功的解決方案是那些盡可能接近數(shù)據(jù)有效解決問(wèn)題的解決方案。無(wú)論您是在 IoT 系統(tǒng)的各個(gè)級(jí)別集成 ML 還是在整個(gè)體系結(jié)構(gòu)中分布 ML，ML 未來(lái)都將在 IoT 系統(tǒng)中扮演更重要的角色。

M. Tim Jones 是一位資深的嵌入式固件架構(gòu)師，擁有超過(guò) 30 年的架構(gòu)和開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)。Tim 是多本書籍和多篇文章的作者，涉及軟件和固件開(kāi)發(fā)領(lǐng)域。他的工程背景從地球同步航天器的內(nèi)核開(kāi)發(fā)到嵌入式系統(tǒng)架構(gòu)和協(xié)議開(kāi)發(fā)。

審核編輯黃宇