Bahasa Indonesia
Machine Learning di Edge: Kerangka Inferensi On-Module Terbaik untuk 2024
Dibuat pada 08.11
Dalam dunia yang sangat terhubung saat ini, perangkat IoT, sensor pintar, dan mesin terhubung menghasilkan volume data yang sangat besar setiap detik. Sementara pembelajaran mesin (ML) berbasis cloud pernah menguasai pemrosesan data, kekurangan-kekurangannya—waktu respons yang lambat, biaya bandwidth yang tinggi, dan risiko privasi—telah mendorong pergeseran menuju pembelajaran mesin di tepi. Di inti transformasi ini adalah kerangka inferensi on-module: alat khusus yang memungkinkan model ML berjalan langsung di perangkat tepi, dari mikrokontroler kecil hingga sensor industri.
Dalam panduan ini, kami akan menjelaskan apa itu kerangka inferensi pada modul, menjelajahi keunggulan unik menjalankan model ML diperangkat tepi, dan soroti alat mana yang mendominasi pasar pada tahun 2024.
Apa itu Pembelajaran Mesin di Ujung?
Pembelajaran mesin di tepi adalah praktik menjalankan model ML secara lokal di perangkat tepi (misalnya, smartphone, perangkat yang dapat dikenakan, sensor pabrik, atau perangkat rumah pintar) alih-alih mengandalkan server cloud jarak jauh. Tidak seperti ML berbasis cloud, yang mengirimkan data ke server yang jauh untuk diproses, ML tepi memproses informasi di perangkat itu sendiri.
Kerangka kerja inferensi pada modul adalah alat perangkat lunak yang memungkinkan ini. Mereka mengoptimalkan model ML yang telah dilatih sebelumnya untuk bekerja secara efisien pada perangkat keras tepi yang terbatas sumber daya—menangani batasan seperti daya CPU yang terbatas, memori kecil, dan baterai rendah sambil memberikan prediksi yang cepat dan akurat (dikenal sebagai "inferensi").
Keunggulan Utama Menjalankan Model ML di Perangkat Edge
Menjalankan model pembelajaran mesin secara langsung di perangkat tepi—yang dimungkinkan oleh kerangka inferensi pada modul—menawarkan sejumlah manfaat yang menjadikannya sangat penting untuk aplikasi modern:
1. Pengambilan Keputusan Hampir Instan: Perangkat tepi memproses data secara lokal, menghilangkan keterlambatan yang disebabkan oleh pengiriman data ke cloud dan menunggu respons. Latensi di bawah 100ms ini sangat penting untuk aplikasi yang sensitif terhadap waktu seperti kendaraan otonom, di mana keterlambatan sesaat dapat menyebabkan kecelakaan, atau robotika industri, di mana penyesuaian waktu nyata mencegah kerusakan peralatan.
2. Penghematan Biaya yang Signifikan: Mengirimkan volume data besar ke cloud memerlukan biaya bandwidth yang substansial, terutama untuk penerapan dengan ribuan perangkat IoT. Edge ML mengurangi transfer data dengan memproses informasi secara lokal, mengurangi biaya penyimpanan cloud dan penggunaan jaringan. Sebagai contoh, sebuah kota pintar dengan 10.000 sensor lalu lintas dapat menghemat hingga 70% biaya data dengan menganalisis umpan video di perangkat.
3. Keamanan Data yang Ditingkatkan & Privasi: Data sensitif—seperti catatan medis dari monitor kesehatan yang dapat dikenakan, data pengenalan wajah di rumah pintar, atau metrik industri yang bersifat kepemilikan—tidak pernah meninggalkan perangkat tepi. Ini meminimalkan risiko pelanggaran data selama transmisi dan menyederhanakan kepatuhan terhadap regulasi ketat seperti GDPR, HIPAA, dan CCPA, yang mengharuskan kontrol ketat atas informasi pribadi dan sensitif.
4. Keandalan di Lingkungan Konektivitas Rendah: Perangkat tepi berfungsi secara independen dari akses internet, menjadikannya ideal untuk lokasi terpencil seperti ladang pertanian, platform minyak lepas pantai, atau klinik kesehatan pedesaan. Bahkan dengan konektivitas yang tidak stabil atau tidak ada, model ML terus beroperasi, memastikan fungsionalitas yang tidak terputus untuk aplikasi kritis seperti pemantauan kesehatan tanaman atau peringatan perangkat medis darurat.
5. Pengurangan Konsumsi Energi: Mengirimkan data melalui jaringan mengkonsumsi jauh lebih banyak daya daripada memprosesnya secara lokal. Untuk perangkat edge yang menggunakan baterai—seperti perangkat yang dapat dikenakan, pelacak satwa liar, atau sensor jarak jauh—ini berarti masa pakai baterai yang jauh lebih lama. Sebuah pelacak kebugaran yang menjalankan model ML di modul, misalnya, dapat memperpanjang masa pakai baterainya hingga 2–3 kali dibandingkan dengan yang bergantung pada pemrosesan cloud.
6. Skalabilitas untuk Penyebaran Massal: Server cloud dapat menjadi hambatan saat menangani data dari jutaan perangkat edge secara bersamaan. Edge ML mendistribusikan beban pemrosesan di antara perangkat individu, memungkinkan organisasi untuk meningkatkan jaringan IoT mereka tanpa berinvestasi dalam peningkatan infrastruktur cloud yang mahal. Ini membuatnya layak untuk menerapkan solusi bertenaga ML dalam skenario berskala besar seperti jaringan pintar atau analitik ritel di ribuan toko.
Mengapa Kerangka Inferensi On-Module Penting untuk Edge AI
Ditenagai oleh kerangka modul, edge ML menyelesaikan masalah kritis dengan sistem yang bergantung pada cloud:
• Waktu Respons Lebih Cepat: Inferensi terjadi dalam milidetik, bukan detik—kritis untuk aplikasi waktu nyata seperti kendaraan otonom atau robot industri.
• Biaya Bandwidth yang Lebih Rendah: Tidak perlu mengirim data mentah ke cloud, mengurangi biaya transfer data dan menghindari kemacetan jaringan.
• Privasi Data yang Lebih Baik: Data sensitif (misalnya, catatan medis, pemindaian wajah) tetap di perangkat, mengurangi risiko pelanggaran dan menyederhanakan kepatuhan terhadap GDPR, HIPAA, dan CCPA.
• Kemampuan Offline: Bekerja tanpa internet, menjadikannya ideal untuk daerah terpencil (pertanian, pengeboran minyak) atau sistem yang sangat penting.
• Umur Baterai yang Lebih Lama: Perangkat Edge menggunakan lebih sedikit daya daripada mentransmisikan data ke cloud, memperpanjang umur baterai untuk perangkat yang dapat dikenakan dan sensor IoT.
Kerangka Inferensi Terbaik di Modul untuk 2024
Kerangka kerja yang tepat tergantung pada perangkat keras Anda (misalnya, mikrokontroler, GPU), kasus penggunaan, dan jenis model. Berikut adalah opsi teratas:
1. TensorFlow Lite untuk Mikrokontroler
Kerangka kerja ringan Google dirancang untuk perangkat tepi kecil (misalnya, Arduino, Raspberry Pi Pico) dengan memori sekecil 2KB. Ini sempurna untuk model ML yang menangani pengenalan suara, deteksi gerakan, dan analisis data sensor.
Fitur Utama:
• Dioptimalkan untuk aritmetika bilangan bulat 8-bit (mengurangi ukuran model hingga 75%).
• Contoh yang sudah dibangun untuk tugas tepi umum (misalnya, pengenalan kata kunci, pengenalan gerakan).
• Mendukung C++ dan Python untuk pengembangan yang fleksibel.
Terbaik Untuk: Perangkat IoT kecil, perangkat yang dapat dikenakan, dan sensor daya rendah.
2. ONNX Runtime
Dikembangkan oleh Microsoft dan mitra, ONNX Runtime adalah kerangka kerja lintas platform yang menjalankan model dalam format Open Neural Network Exchange (ONNX). Ini bekerja dengan perangkat keras tepi yang beragam (CPU, GPU, FPGA) dan terintegrasi dengan pustaka ML populer.
Fitur Utama:
• Kinerja tinggi inferensi dengan akselerasi perangkat keras (misalnya, Intel OpenVINO, NVIDIA TensorRT).
• Kompatibel dengan model PyTorch, TensorFlow, dan scikit-learn.
• Mendukung visi komputer, NLP, dan analitik IoT.
Terbaik Untuk: Penyebaran multi-perangkat, sistem cloud-edge hibrida.
3. Apache TVM
Sebuah tumpukan kompilator sumber terbuka, Apache TVM mengoptimalkan model ML untuk perangkat keras apa pun—dari smartphone hingga ASIC kustom. Ini disukai oleh pengembang yang membutuhkan kontrol mendetail atas kinerja.
Fitur Utama:
• Secara otomatis mengoptimalkan model untuk kecepatan dan efisiensi memori.
• Menggunakan CPU, GPU, dan chip tepi khusus (misalnya, AWS Inferentia, Qualcomm Neural Processing SDK).
• Ideal untuk penerapan edge skala besar (misalnya, sensor kota pintar, analitik ritel).
Terbaik Untuk: Perangkat keras kustom, jaringan tepi tingkat perusahaan.
4. Edge Impulse
Platform ramah pengembang untuk membangun model ML edge, Edge Impulse menggabungkan pengumpulan data, pelatihan model, dan penerapan ke dalam satu alur kerja. Ini sangat baik untuk tim tanpa keahlian ML yang mendalam.
Fitur Utama:
• Alat seret dan lepas untuk pembuatan model (tidak perlu pengkodean untuk dasar-dasarnya).
• Model yang telah dilatih sebelumnya untuk audio, visi, dan data sensor (misalnya, akselerometer, suhu).
• Mengintegrasikan dengan perangkat keras seperti Nordic nRF52840 dan STMicroelectronics STM32.
Terbaik Untuk: Prototipe cepat, tim kecil, dan pemula IoT.
5. NVIDIA Jetson Inference
Dirancang untuk GPU tepi NVIDIA (misalnya, Jetson Nano, AGX Orin), kerangka kerja ini unggul dalam tugas-tugas berat komputasi seperti visi komputer waktu nyata.
Fitur Utama:
• Dioptimalkan untuk model pembelajaran mendalam (misalnya, ResNet, YOLO, Faster R-CNN).
• Menangani pemrosesan video 4K dan pengaturan multi-kamera.
• Termasuk model yang telah dilatih sebelumnya untuk deteksi objek, segmentasi, dan estimasi pose.
Terbaik Untuk: Robotika, drone, ritel pintar, dan mesin otonom.
Bagaimana Kerangka Inferensi Di Modul Digunakan dalam Kehidupan Nyata
Kerangka kerja di dalam modul sedang mengubah industri dengan menerapkan AI secara langsung:
• IoT Industri (IIoT): Pabrik menggunakan TensorFlow Lite pada sensor untuk mendeteksi kegagalan peralatan secara real-time, mengurangi waktu henti sebesar 30%+.
• Rumah Pintar: Asisten suara (Alexa, Google Home) menggunakan ONNX Runtime untuk deteksi kata kunci lokal, mengurangi waktu respons menjadi kurang dari 100ms.
• Kesehatan: Wearable (misalnya, monitor detak jantung) memproses data biometrik dengan Edge Impulse, menjaga data kesehatan sensitif tetap pribadi.
• Pertanian: Sensor tanah di ladang menggunakan Apache TVM untuk menganalisis tingkat kelembapan secara offline, mengoptimalkan irigasi dan mengurangi penggunaan air sebesar 20%.
• Kendaraan Otonom: Sistem NVIDIA Jetson memproses data kamera/LiDAR secara lokal untuk mendeteksi rintangan dalam 50ms atau kurang—kritis untuk keselamatan.
Mengatasi Tantangan Edge ML dengan Kerangka Kerja
Edge ML memiliki hambatan, tetapi kerangka kerja modern menyelesaikannya:
• Batasan Perangkat Keras: TensorFlow Lite dan ONNX Runtime menggunakan kuantisasi model (mengurangi presisi dari 32-bit menjadi 8-bit) dan pemangkasan (menghapus neuron yang tidak perlu) untuk menyesuaikan model pada perangkat kecil.
• Isu Lintas Platform: ONNX Runtime dan Apache TVM mengabstraksi perbedaan perangkat keras, memungkinkan pengembang untuk menerapkan model di berbagai CPU, GPU, dan chip kustom dengan perubahan minimal.
• Pengembangan Lambat: Alat low-code (Edge Impulse) dan perpustakaan model yang telah dioptimalkan sebelumnya (NVIDIA NGC) memungkinkan tim untuk beralih dari prototipe ke produksi dalam hitungan minggu, bukan bulan.
Tren Masa Depan dalam Inferensi On-Module
Seiring perangkat tepi menjadi lebih kuat, kerangka modul akan berkembang untuk:
• Dukung tugas kompleks (misalnya, NLP waktu nyata pada mikrokontroler).
• Integrasi dengan pembelajaran terfederasi (melatih model di berbagai perangkat tanpa berbagi data).
• Automatisasi optimasi (misalnya, penyetelan AutoTVM TVM untuk perangkat keras kustom).
Pemikiran Akhir
Kerangka inferensi on-module adalah kunci untuk membuka potensi penuh pembelajaran mesin di tepi, memungkinkan AI waktu nyata, pribadi, dan efisien untuk miliaran perangkat. Keuntungan menjalankan model ML di perangkat tepi—dari pengambilan keputusan instan hingga penghematan biaya dan peningkatan privasi—menjadikannya sebagai batu penjuru strategi IoT dan AI modern. Apakah Anda sedang membangun sensor pintar, perangkat yang dapat dikenakan, atau robot industri, kerangka yang tepat dapat mengubah proyek ML tepi Anda menjadi solusi yang dapat diskalakan.
Siap untuk memulai? Coba TensorFlow Lite untuk mikrokontroler atau Edge Impulse untuk prototyping cepat, dan lihat bagaimana ML edge dapat mengubah produk Anda.
Pertanyaan yang Sering Diajukan (FAQ)
• Apa perbedaan antara edge ML dan cloud ML? Edge ML menjalankan model secara lokal di perangkat, sementara cloud ML bergantung pada server jarak jauh. Edge ML menawarkan latensi yang lebih rendah dan privasi yang lebih baik.
• Framework on-module mana yang terbaik untuk pemula? Edge Impulse, berkat alat seret dan lepas serta model yang telah dilatih sebelumnya.
• Apakah kerangka kerja di modul dapat menjalankan model pembelajaran mendalam? Ya—kerangka kerja seperti NVIDIA Jetson Inference dan ONNX Runtime mendukung model pembelajaran mendalam (misalnya, CNN, RNN) pada perangkat keras tepi.
• Apakah kerangka kerja modul memerlukan internet? Tidak—kebanyakan kerangka kerja berfungsi secara offline, menjadikannya ideal untuk daerah terpencil atau dengan konektivitas rendah.
Kontak
Tinggalkan informasi Anda dan kami akan menghubungi Anda.
WhatsApp
WeChat