Engineering für maschinelles Lernen für Edge AI: Herausforderungen und Best Practices

Die Aufgaben des maschinellen Lernens bestehen darin, große Datenmengen zu analysieren und auf der Grundlage der Ergebnisse Modelle zu erstellen, um Vorhersagen in verschiedenen Bereichen menschlicher Tätigkeit zu treffen: Wirtschaft, Medizin und Industrie. Ein ML-Ingenieur trainiert neuronale Netze, entwirft analytische Netze und Dienstleistungen, die auf maschinellen Lernalgorithmen basieren. Erfahren Sie mehr über ML und Edge AI in diesem Artikel.

Was ist Machine Learning Engineering?

Die Technik des maschinellen Lernens ist ein Bereich, der sich mit der Entwicklung, Integration und Unterstützung von Systemen des maschinellen Lernens befasst. Das ML-Engineering stützt sich auf ingenieurwissenschaftliche Grundsätze für den Entwurf, die Entwicklung und den Einsatz von ML-Modellen, Software und Algorithmen.

Der Schwerpunkt der Forschung im Bereich des maschinellen Lernens liegt auf der Entwicklung effizienter, skalierbarer ML-Systeme, die für die Verarbeitung umfangreicher Datensätze und die Erstellung zuverlässiger Vorhersagen geeignet sind. Dieser Prozess kann in verschiedene Abläufe unterteilt werden: Aufbereitung der Daten, Erstellung und Training eines Modells, Einsatz des Modells und Nachverfolgung der Arbeit.

ML-Ingenieure müssen über Kenntnisse in den Bereichen Informatik, Mathematik und Statistik sowie in einem Spezialgebiet verfügen. Darüber hinaus verfügt der ML-Ingenieur über Erfahrung in der Konzeption und Entwicklung führender KI-Systeme, die auf fortschrittlichen KI-Algorithmen basieren. Solche Systeme sind in der Lage, auf der Grundlage von Eingabedaten zu lernen, Schlussfolgerungen zu ziehen und Entscheidungen zu treffen. Zu den Fähigkeiten eines ML-Ingenieurs gehören außerdem die obligatorischen Kenntnisse der Programmiersprachen Python und Java sowie ein Verständnis von Bibliotheken und Umgebungen für maschinelles Lernen wie TensorFlow, PyTorch usw. Es ist wünschenswert, ein Mindestmaß an Kenntnissen über verteiltes Rechnen und Big-Data-Verarbeitungsumgebungen zu haben.

Was ist Edge AI?

Edge Computing bedeutet, dass die Daten direkt in der Nähe der Quelle, an der Peripherie des Netzes, verarbeitet werden, ohne dass die Informationen an den zentralen Informationsverarbeitungsknoten übertragen werden. Diese Praxis verkürzt die Verarbeitungszeit und macht die Berechnungen produktiver.

Eine Technologie, die auf der Anwendung von KI-Algorithmen und -Modellen auf Peripheriegeräten (Smartphones, Sensoren, Kameras) basiert, wird als Edge AI bezeichnet. Sie ermöglicht eine lokale Informationsverarbeitung ohne Einbeziehung zentraler Server und Cloud-Dienste, wodurch der Entscheidungsprozess in Echtzeit optimiert wird. Dieser Ansatz zielt darauf ab, Verzögerungen bei der Arbeit zu vermeiden und die Privatsphäre und Sicherheit zu wahren. In den letzten Jahren war die Anwendung von Edge-KI in Anwendungen für die autonome Fahrzeugsteuerung, die Robotik und das intelligente Haus von Bedeutung.

Herausforderungen der Technik des maschinellen Lernens für Edge AI

Die Einbettung von ML-Engineering in Edge AI ist mit einer Reihe von Herausforderungen verbunden, denen Ingenieure bei der Arbeit an Standard-ML-Projekten normalerweise nicht begegnen. Welche Probleme müssen die Ingenieure lösen?

1. Begrenzte Ressourcen. Die Rechenleistung, der Arbeitsspeicher und die Speicherkapazität von Peripheriegeräten sind relativ gering, was die Anpassung von ML-Modellen an diese Projektmerkmale erfordert.
2. Verarbeitung in Echtzeit. Häufig verarbeiten KI-Edge-Anwendungen Daten in Echtzeit. Unter diesen Umständen müssen ML-Modelle minimale Verzögerungen und einen hohen Durchsatz gewährleisten.
3. Batteriebetriebene Peripheriegeräte, daher ist ein niedriger Stromverbrauch von ML-Modellen höchst wünschenswert, um die Batterielebensdauer zu maximieren.
4. Schlechte Datenqualität aufgrund der Verwendung von Algorithmen zur Rauschunterdrückung kann zu einem entscheidenden Faktor für die Leistung der Modelle werden.
5. Aufgrund des geringen Volumens, das für die Speicherung in Peripheriegeräten typisch ist, wird die Forderung nach kompakten Abmessungen für Modelle gestellt.
6. Die Entwicklung und Verwaltung von Modellen wird oft durch das Fehlen spezieller Werkzeuge und die mangelnde Erfahrung eines Ingenieurs mit solchen Verfahren erschwert.

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Empfehlungen zum maschinellen Lernen
Bewährte Praktiken des maschinellen Lernens

Experten mit Hintergrundwissen empfehlen, bei der Arbeit mit ML-Modellen für Edge AI die folgenden Regeln zu beachten:

• Mit der Arbeit sollte erst begonnen werden, nachdem vollständige Informationen über die genaue Funktionsweise der KI-Peripherieanwendung, die Anforderungen an die Geschäftsdaten für die Arbeit und darüber, ob es Einschränkungen für das Peripheriegerät gibt, eingeholt wurden;
• die richtige Wahl des ML-Modells ist wichtig. Es wird ein Modell benötigt, das für Ressourcenbeschränkungen, Echtzeitverarbeitung und geringen Stromverbrauch optimiert ist;
• Optimierung der Leistung des Modells unter Beibehaltung der Genauigkeit der Arbeit, was durch Komprimierung und Quantisierung erreicht wird;
• Sammlung hochwertiger Daten, die die Nutzung und die Einschränkungen des Geräts widerspiegeln;
• Trainieren und Testen des ML-Modells auf der Grundlage der ausgewählten Daten;
• Überwachung der Leistung des ML-Modells mithilfe der Datenprotokollierung und der vorausschauenden Wartung des Modells, um mögliche Probleme zu erkennen;
• Entfaltung des Modells mit Hilfe spezieller, an die KI angepasster Tools;
• Unterstützung und Aktualisierung des ML-Modells. Auf diese Weise wird sichergestellt, dass das Modell den Anforderungen der Anwendung und den Beschränkungen des Peripheriegeräts gerecht wird.

Die Kombination von ML- und Edge-KI-Technologien bringt neue Herausforderungen mit sich, denen sich Ingenieure bisher nicht stellen mussten. Das Team des Software Development Hub wird die Aufgabe übernehmen, ein effizientes und produktives ML-Modell zu erstellen, das an die Einschränkungen und wechselnden Anforderungen von Edge-Geräten angepasst ist. Während des Entwicklungsprozesses berücksichtigen wir Fragen der Sicherheit und des Datenschutzes und bieten ein zuverlässiges und effizientes Produkt.

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