O TinyML é um seguimento derivado da Inteligência Artificial (IA) que é capaz de executar modelos otimizados de Machine Learning para reconhecer padrões. Pode parecer difícil de entender à primeira vista, mas temos certeza: o TinyML é revolucionário!
Essa técnica tem o potencial de modificar a maneira que nós operamos dados de IoT, a chamada Internet das Coisas, que conecta o mundo inteiro, fazendo com que empresas expoentes da indústria, como Google, Arduino e ARM impulsionem o TinyML.
Além disso, estudos da ABI Research, até 2030, cerca de 2,5 bilhões de aparelhos chegarão ao mercado com um chipset TinyML confirmando o levantamento da The Silent Intelligence, que provisiona que, nos próximos 5 anos, o TinyML pode alcançar, em valor econômico, mais de US$ 70 bilhões.
O que é TinyML?
TinyML, ou Tiny Machine Learning, nada mais é que uma técnica de Machine Learning que integraliza aplicações de aprendizagem de máquinas reduzidas e otimizadas que, por sua vez, necessitam de soluções de desenvolvimento full-stack.
Além disso, a técnica pode ser implementada em sistemas de baixa energia e consegue fazer mais com menos, ou seja, menos energia, custos e sem conexão com a internet.
Por que o TinyML é revolucionário no Machine Learning?
Em suma, a capacidade desta técnica na construção de redes neurais artificiais que, por sua vez, geram soluções antes impensáveis (e em diversos setores) é o que mais impressiona. Por isso, já é considerada, por muitos profissionais, a melhor tecnologia para realização de análise de dados em dispositivos para visão, áudio e movimento.
Além disso, os potenciais casos de uso são, na sua maneira, quase ilimitados e desenvolvedores já estão trabalhando com o TinyML para desenvolver diversos tipos de soluções que melhorem a qualidade de vida da sociedade e de profissionais dos mais diversos segmentos.
Aplicabilidades do TinyML
O TinyML tem diversas aplicabilidades, são elas:
1. Manutenção preditiva industrial
A tecnologia do TinyML auxilia sistemas industriais modernos que precisam de monitoramento constante ao implantar microcontroladores inteligentes que monitoram de forma contínua e autônoma, o desempenho desses sistemas usando algoritmos embutidos.
Além disso, a nuvem só é acessada para dados resumidos e apenas quando extremamente necessário.
2. Saúde
Um ótimo exemplo de aplicabilidade do TinyML na saúde é o Mosquito Solar Scare criado através do Hackaday, um colaborador de hardware de código aberto. Esse projeto tem sido essencial na luta contra doenças transmitidas por mosquitos como a dengue, a malária e o vírus Zika.
Em suma, o sistema consiste na agitação da água parada em pântanos e tanques, o que nega a oportunidade de crescimento de larvas de mosquito. Mas como o TinyML auxilia nisso?
Em suma, é simples: a água se agita com a utilização de pequenas plataformas robóticas que operam apenas quando necessário, usando análise de dados sensoriais de chuva e acústicos.
3. Agricultura
PlantVillage é um projeto de código aberto que tem por executora, a Penn State University que, por sua vez, criou uma aplicação orientada por Inteligência Artificial conhecida por Nuru. Essa aplicação ajuda muitos agricultores africanos na mitigação de ameaças em relação ao cultivo da mandioca através de análises de dados sensoriais no campo.
Agora, o próximo passo do Nuru é usar o maiúsculo ML de forma mais extensiva, assim, serão fornecidos melhores dados de rastreamento para a análise.
Quais os diferenciais da tecnologia TinyML no Machine Learning?
Para o TinyML ser considerado revolucionário, ele com certeza tem diferenciais agregadores. Vamos conhecê-los?
Segurança de dados
Não existe a necessidade de transferência de dados e informações para ambientes externos, ou seja, a privacidade dos dados é bem mais garantida.
Baixa energia
Quando o assunto é o ato de transferir informações, há uma alta demanda de grande infraestrutura de servidores. Como supracitado, não há necessidade de transmissão de dados para ambientes externos, com isso, energia e recursos são economizados. Consequentemente, os custos também.
Sem dependência de conexão
O TinyML não precisa de internet, ou seja, não há o problema de usar um dispositivo que dependa dela e, na hora do uso, se a conexão cai e você não fica de mãos vazias sem ter o que fazer, por depender da conexão.
Latência
Em técnicas que necessitam de transferência de dados, delays são notados, visto que esse processo leva tempo. Como no TinyML não se faz necessário transferir dados, o resultado é instantâneo.
Quais os desafios do TinyML?
Avanços notáveis foram alcançados pelo TinyML, mas ainda existem limitações e desafios a serem vencidos. São eles:
- Heterogeneidade do dispositivo: para aumentar a adoção e conscientização do TinyML, o desenvolvimento de uma estrutura generalizada é necessário. No entanto, não é tão fácil como pode parecer, já que alguns dispositivos têm poucos recursos;
- Poder de processo: sistemas baseados em edge computing, também conhecida como computação de borda, que tem poder e velocidade de processamento muito mais alto comparados aqueles que não, fazendo com que a qualidade da análise de dados, quando migrada da nuvem para o dispositivo, pode ser prejudicada;
- Modelos limitados de DL: o TinyML precisa otimizar o treinamento e inferência dos modelos DL para analisar dados em dispositivos de baixa potência sem perda de precisão e com baixa latência, já que há falta de modelos DL de desenvolvimento que atinjam bom desempenho com alta precisão e modelos pequenos.
Conclusão
O TinyML será o responsável por abrir uma série de possibilidades para aplicações em dispositivos IoT. Ou seja, no futuro, teremos interfaces de voz em quase tudo e, aqueles que querem trabalhar com isso precisam estar prontos desde já.
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