邊緣AI系統的評估與設計需考量多個導向，從硬體效能、模型泛化能力到實際應用場景的可靠性驗證都至關重要。評估技術包含交叉驗證、訓練驗證測試集分割、多指標評估等方法，搭配真實世界測試和模擬測試，確保模型在實際環境中的穩定性。責任AI設計原則強調在開發過程中融入倫理和公平性考量，評估系統各元件的可靠度與安全性。邊緣AI硬體架構包含浮點數運算單元、快閃記憶體、現場可程式化閘陣列等關鍵元件，其效能與功耗直接影響系統整體表現。食物品質保證案例中，邊緣AI系統透過資料擷取韌體、數位訊號處理和機器學習模型，實作自動化品管流程。最後，透過使用者報告和系統效能監控建立反饋迴路，持續迭代最佳化系統，提升效能和可靠性。
邊緣AI系統評估與責任設計
評估邊緣AI系統
評估邊緣AI系統是確保其效能和可靠性的關鍵步驟。評估涉及多個方面，包括計算/硬體效能、真實世界測試、交叉驗證等。
評估技術
- 交叉驗證：用於評估模型的泛化能力。
- 訓練/驗證/測試分割：將資料集分成訓練集、驗證集和測試集，以評估模型的效能。
- 綜合測試資料：使用合成資料來測試模型的魯棒性。
- 多指標評估：使用多個指標（如F1分數、MCC等）來全面評估模型的效能。
真實世界測試
- 真實世界測試：在真實環境中測試系統，以評估其效能和可靠性。
- 模擬真實世界測試：在模擬環境中測試系統，以評估其在不同場景下的效能。
責任AI
- 責任設計：在設計階段考慮倫理和公平性。
- 評估個體元件：評估系統的各個元件，以確保其符合責任AI的原則。
邊緣AI硬體架構
邊緣AI硬體架構涉及多個元件，包括處理器、記憶體、感測器等。
硬體元件
- 浮點數運算單元（FPU）：用於加速浮點數運算。
- 快閃記憶體：用於儲存資料和程式碼。
- 現場可程式化閘陣列（FPGAs）：用於加速特定任務。
食物品質保證案例
食物品質保證是邊緣AI的一個重要應用領域。
設計考慮
- 目標設定：定義系統的目標和要求。
- 硬體/感測器選擇：選擇適合的硬體和感測器，以滿足系統的要求。
- 資料收集：收集資料，以訓練和測試模型。
邊緣AI工作流程
- 資料擷取韌體：開發資料擷取韌體，以收集資料。
- 數位訊號處理（DSP）：使用DSP技術來處理資料。
- 機器學習：使用機器學習技術來建立模型。
反饋迴路
反饋迴路是邊緣AI系統中的一個重要機制，用於不斷改進系統的效能。
反饋型別
- 使用者報告：使用者可以提供反饋，以幫助改進系統。
- 系統效能監控：監控系統的效能，以檢測問題。
迭代和反饋迴路
- 迭代開發：不斷迭代開發，以改進系統的效能。
- 反饋迴路：建立反饋迴路，以不斷收集反饋和改進系統。
邊緣AI的挑戰與實踐
問題探索與解決方案設計
在邊緣AI的領域中，問題探索和解決方案設計是至關重要的步驟。首先，我們需要了解邊緣AI的應用場景和挑戰。邊緣AI涉及在裝置端進行機器學習模型的訓練和推理，這需要考慮裝置的硬體限制、能耗、資料品質等多個因素。
機器學習類別的定義
在設計解決方案時，我們需要定義機器學習類別。這包括選擇適合的機器學習演算法、模型架構和超引數等。我們需要考慮模型的複雜度、訓練資料的需求、模型的解釋性等因素。
解決方案設計方法
有多種方法可以用於設計邊緣AI的解決方案，包括：
- 硬體組態：選擇適合的硬體平台，包括處理器、記憶體、感測器等。
- 軟體工具：使用合適的軟體工具，如嵌入式軟體開發工具、機器學習框架等。
- 資料處理：對資料進行預處理、特徵提取等，以提高模型的效能。
資料上傳與測試
在邊緣AI的開發過程中，資料上傳和測試是關鍵步驟。我們需要將收集到的資料上傳到Edge Impulse等平台進行模型的訓練和測試。
從Live classification標籤進行測試
我們可以使用Live classification標籤來測試模型的效能，觀察模型在即時資料上的表現。
從Model testing標籤進行測試
Model testing標籤允許我們對模型進行更全面的測試，包括評估模型的準確度、召回率等指標。
硬體挑戰與設計
邊緣AI的硬體設計面臨多個挑戰，包括：
- 硬體架構：設計高效的硬體架構，以滿足模型的計算需求。
- 能耗管理：最佳化能耗，以延長裝置的電池壽命。
- 感測器選擇：選擇適合的感測器，以收集高品質的資料。
嵌入式硬體工具
嵌入式硬體工具在邊緣AI的開發中扮演著重要角色，包括：
- 開發板：如Arduino、Raspberry Pi等，用於原型設計和測試。
- 除錯工具：用於除錯和最佳化硬體設計。
社會影響與責任設計
邊緣AI的應用需要考慮其社會影響，包括：
- 隱私保護：確保資料的隱私和安全。
- 偏差和公平性：避免模型的偏差，確保公平性。
緩解社會危害
我們需要採取措施緩解邊緣AI可能帶來的社會危害，包括：
- 設計倫理：遵循設計倫理原則，確保技術的發展符合社會的價值觀。
- 風險評估：進行風險評估，以預測和緩解潛在的負面影響。
邊緣AI技術：從機器學習到佈署的全面解析
機器學習與邊緣AI的基礎
機器學習（ML）是邊緣AI的核心技術之一。邊緣AI指的是在終端裝置（如物聯網裝置、智慧手機等）上直接執行AI模型，而非將資料傳輸到雲端進行處理。機器學習在邊緣AI中的應用包括影像識別、語音識別、異常檢測等。
機器學習的優缺點
機器學習的優點包括能夠處理複雜的資料模式、提高預測準確性等。然而，它也存在一些缺點，如需要大量的標註資料、模型訓練過程複雜等。
資料集與標註
資料集是機器學習模型的基礎。一個典型的資料集包括多個樣本，每個樣本包含輸入資料和對應的標籤。標註是指為資料新增標籤的過程，這是機器學習模型訓練的關鍵步驟。
標註工具與方法
目前有多種標註工具和方法可供選擇，包括人工標註、自動標註和半監督學習等。人工標註雖然準確，但成本高昂；自動標註可以提高效率，但可能存在誤差。
機器學習模型的評估
評估機器學習模型的效能是邊緣AI開發中的重要環節。常見的評估指標包括準確率、精確率、召回率、F1分數等。
常見的評估指標
- 準確率：模型預測正確的樣本數佔總樣本數的比例。
- 精確率：模型預測為正類別的樣本中，真正為正類別的比例。
- 召回率：所有正類別樣本中，被模型正確預測為正類別的比例。
- F1分數：精確率和召回率的調和平均值，用於綜合評估模型的效能。
邊緣AI佈署的挑戰
邊緣AI佈署面臨多項挑戰，包括裝置資源有限、能耗限制、實時性要求高等。
最佳化策略
為了應對這些挑戰，開發者可以採用多種最佳化策略，如模型壓縮、知識蒸餾、剪枝等，以減少模型的計算量和記憶體佔用。
案例研究：野生動物監測系統
野生動物監測系統是一個典型的邊緣AI應用案例。該系統利用佈署在野外的攝像頭捕捉影像，並透過邊緣AI模型進行動物識別。
系統設計
系統設計包括資料收集、模型訓練和佈署等環節。資料收集階段需要考慮攝像頭的位置、拍攝頻率等因素；模型訓練階段需要選擇合適的機器學習演算法和最佳化策略；佈署階段需要確保模型能夠在邊緣裝置上高效執行。
內容解密：
此程式碼示例展示瞭如何使用TensorFlow和Keras構建一個簡單的卷積神經網路（CNN）用於影像分類別任務。首先，我們匯入必要的函式庫並定義了一個Sequential模型。然後，我們增加了多個層，包括卷積層、最大池化層、全連線層等。最後，我們編譯模型並列印預出模型的概要資訊。
@startuml
skinparam backgroundColor #FEFEFE
skinparam componentStyle rectangle
title 邊緣AI系統評估與責任設計
package "圖論網路分析" {
package "節點層" {
component [節點 A] as nodeA
component [節點 B] as nodeB
component [節點 C] as nodeC
component [節點 D] as nodeD
}
package "中心性指標" {
component [度中心性
Degree Centrality] as degree
component [特徵向量中心性
Eigenvector Centrality] as eigen
component [介數中心性
Betweenness Centrality] as between
component [接近中心性
Closeness Centrality] as close
}
}
nodeA -- nodeB
nodeA -- nodeC
nodeB -- nodeD
nodeC -- nodeD
nodeA --> degree : 計算連接數
nodeA --> eigen : 計算影響力
nodeB --> between : 計算橋接度
nodeC --> close : 計算距離
note right of degree
直接連接數量
衡量局部影響力
end note
note right of eigen
考慮鄰居重要性
衡量全局影響力
end note
@enduml
圖表翻譯： 此圖表展示了邊緣AI開發流程的主要步驟。首先是資料收集，然後是資料標註，接著是模型訓練和評估，最後是模型佈署。每一步都是緊密相連且不可或缺的，共同構成了完整的邊緣AI開發流程。
邊緣AI專案規劃與硬體架構
專案規劃關鍵要素
專案規劃是邊緣AI專案成功的基礎。主要包含以下關鍵要素：
定義可接受的效能
- 準確度門檻
- 延遲要求
- 資源限制
理解時間與資源限制
- 硬體規格限制
- 開發時間預估
- 資源分配
邊緣AI硬體架構
邊緣AI硬體架構涉及多種處理器和元件，主要包括：
1. 微控制器（MCUs）
- 低功耗設計
- 適合簡單的邊緣AI任務
- 通常用於感測器資料收集
2. 數位訊號處理器（DSPs）
- 專門為數位訊號處理設計
- 高效能數學運算能力
- 常與微控制器結合使用
3. 深度學習加速器
- 針對深度學習運算最佳化
- 提供高效的神經網路推論能力
- 顯著提升AI任務效能
4. 多裝置架構
- 結合多種處理器和感測器
- 提供更強大的邊緣AI能力
- 支援複雜的應用場景
硬體架構設計考量
晶片上（On-Die）與晶片外（Off-Die）元件
- 影響功耗和效能
- 關乎系統整合度
系統單晶片（SoC）設計
- 高度整合的設計
- 平衡效能和功耗
- 適合複雜的邊緣AI應用
實務應用案例
工業預測性維護
- 利用邊緣AI進行裝置狀態監測
- 即時預測潛在故障
智慧監控系統
- 即時影像分析
- 異常行為檢測
關鍵技術挑戰
功耗管理
- 低功耗設計的重要性
- 工作週期（Duty Cycle）最佳化
效能最佳化
- 演算法與硬體的協同最佳化
- 資源受限環境下的效能調校
負責任的AI與邊緣AI實務應用
在開發與佈署邊緣AI系統時，瞭解時間與資源限制至關重要。本篇將探討如何在兼顧效能的同時，確保系統的可靠性和安全性。
時間與資源限制的理解
邊緣AI系統通常需要在資源有限的環境中執行，例如物聯網裝置或嵌入式系統。因此，開發人員必須瞭解如何最佳化系統以滿足這些限制。
資源限制的影響
資源限制可能對系統的效能產生重大影響。例如，記憶體和處理能力的限制可能會導致模型訓練時間延長或推斷速度變慢。
最佳化策略
為了克服這些挑戰，開發人員可以採用多種最佳化策略，例如：
- 模型壓縮：透過減少模型的引數量或使用知識蒸餾等技術來減小模型的規模。
- 量化：將模型的權重和啟用函式從浮點數轉換為整數，以減少記憶體使用量和計算複雜度。
- 剪枝：刪除模型中不重要的神經元或連線，以減少計算量和記憶體使用量。
真實世界的邊緣AI應用
邊緣AI技術已經在多個領域得到廣泛應用，包括：
- 消費性產品：例如智慧型穿戴裝置、智慧家居裝置等。
- 食品品質保證：透過使用電腦視覺和機器學習技術來檢測食品的品質和安全。
- 野生動物監測：使用智慧項圈等裝置來追蹤和監測野生動物的行為和健康狀況。
案例研究：使用智慧項圈瞭解大象行為
透過在非洲的大象身上佩戴智慧項圈，研究人員可以收集到關於大象行為和遷徙模式的寶貴資料。這些資料可以幫助保育工作者更好地瞭解大象的需求並制定有效的保育策略。
負責任的AI設計
在開發邊緣AI系統時，必須考慮到負責任的AI設計原則。這包括：
- 確保代表性的資料集：資料集必須能夠代表真實世界的場景和樣本，以避免偏差和不公平。
- 最小化未知數：透過收集高品質的資料和使用有效的資料預處理技術來最小化未知數。
- 評估和緩解傷害：評估系統可能造成的傷害並採取措施緩解它們。
負責任的AI許可證（RAIL）
RAIL是一種用於規範AI系統開發和佈署的許可證框架。它提供了一套指導原則和最佳實踐，以確保AI系統的安全性和可靠性。
邊緣AI的關鍵技術與應用
轉換訊號的關鍵優勢
在邊緣AI的應用中，訊號的轉換扮演著至關重要的角色。無論是聲音、影像還是其他型別的感測器資料，這些訊號都需要經過適當的處理才能被AI模型有效地利用。轉換訊號的過程包括濾波、放大、數位化等步驟，每一步都對於確保資料的品質和模型的準確性至關重要。
內容解密：
- 濾波：去除訊號中的雜訊和幹擾，確保資料的純淨度。
- 放大：增強訊號的強度，使其能夠被後續電路有效處理。
- 數位化：將類別比訊號轉換為數位訊號，以便於數位電路處理。
感測器技術的多樣性
感測器是邊緣AI取得資料的主要來源，不同型別的感測器能夠捕捉環境中的各種物理量，如溫度、濕度、運動、位置等。根據應用場景的不同，選擇合適的感測器至關重要。
內容解密：
- 環境感測器：用於監測環境引數，如溫濕度、氣壓等。
- 運動和位置感測器：用於檢測物體的運動狀態和位置資訊。
- 視覺和場景感測器：如攝像頭，用於捕捉視覺資訊。
邊緣AI的硬體基礎
邊緣AI的硬體基礎包括微控制器、單板電腦（SBCs）、FPGA和ASIC等。這些硬體平台各有特點，適用於不同的應用場景。
內容解密：
- 微控制器：低功耗、低成本，適合簡單的邊緣AI應用。
- 單板電腦（SBCs）：功能較強，適合需要較高運算能力的應用。
- FPGA和ASIC：可程式設計，適合需要高度客製化的應用。
軟體工程在邊緣AI中的角色
軟體工程是實作邊緣AI的關鍵環節，包括選擇合適的程式語言、開發框架、以及佈署策略等。
內容解密：
- 程式語言：如Python、C++等，用於開發AI模型和應用程式。
- 開發框架：如TensorFlow、PyTorch等，提供AI模型的開發和訓練工具。
- 佈署策略：根據硬體平台和應用需求，選擇合適的佈署方案。
支援邊緣AI應用的長期挑戰
邊緣AI應用的長期支援是一個重要的挑戰，包括倫理考量、法律標準的變化、以及文化規範的演變等。
內容解密：
- 倫理考量：確保AI應用的公平性、透明度和隱私保護。
- 法律標準的變化：遵守不斷變化的法規要求。
- 文化規範的演變：適應不同文化背景下的使用者需求和期望。
建構邊緣AI團隊的理論基礎與實踐
在當今快速發展的人工智慧領域，邊緣AI（Edge AI）已成為一項關鍵技術。邊緣AI指的是將AI模型佈署在邊緣裝置上，如智慧型手機、物聯網裝置等，以實作即時資料處理和分析。本篇文章將探討如何建立一個有效的邊緣AI團隊，並提供相關的理論基礎和實踐。
多樣性與領域專業知識
建立一個成功的邊緣AI團隊需要具備多樣性的技能和領域專業知識。多樣性不僅體現在團隊成員的不同背景和經驗上，也體現在他們所具備的技術技能上。領域專業知識則是指團隊成員對特定行業或領域的深入瞭解，這對於開發出符合實際需求的邊緣AI解決方案至關重要。
徵才與團隊角色
徵才合適的人才是建立邊緣AI團隊的第一步。團隊需要具備多種技能，包括但不限於：
- 技術服務角色：負責邊緣AI模型的開發、佈署和維護。
- 產品工程角色：專注於將邊緣AI技術整合到產品中，確保產品的效能和使用者經驗。
- 規劃與執行角色：負責專案的規劃和執行，確保專案按時完成並達到預期目標。
- 知識與理解角色：深入研究邊緣AI的理論基礎和最新發展，推動技術創新。
心理安全與倫理AI
在建立邊緣AI團隊的過程中，心理安全和倫理AI是兩個不可忽視的重要議題。心理安全是指團隊成員在沒有恐懼或被評判的情況下自由表達意見和想法的能力。倫理AI則是指在開發和使用AI技術時，遵循倫理原則，確保技術的發展和應用是負責任和有益於社會的。
技術可行性與裝置能力
在開發邊緣AI解決方案時，技術可行性和裝置能力是兩個關鍵因素。技術可行性評估涉及評估現有技術是否能夠滿足專案的需求，而裝置能力則是指邊緣裝置的處理能力、記憶體大小等硬體規格是否足以支援AI模型的執行。
測試與迭代
測試與迭代是開發邊緣AI解決方案的重要環節。這包括對模型的測試、對硬體的測試，以及在真實世界中的測試。透過反覆迭代，可以不斷改進模型和系統，提高其效能和可靠性。
工具與最佳實踐
邊緣AI開發需要使用多種工具和遵循最佳實踐。這包括演算法開發工具、嵌入式軟體工程工具、資料處理工具等。瞭解和掌握這些工具和最佳實踐，可以幫助團隊更高效地開發出高品質的邊緣AI解決方案。
內容解密：
本篇文章主要探討了建立邊緣AI團隊的重要性和相關實踐。透過分析多樣性、領域專業知識、徵才、心理安全、倫理AI等關鍵因素，文章提供瞭如何建立一個有效的邊緣AI團隊的建議。同時，文章也強調了技術可行性、裝置能力、測試與迭代以及工具與最佳實踐在開發邊緣AI解決方案中的重要性。最終，文章得出結論，建立一個成功的邊緣AI團隊需要綜合考慮多個因素，並遵循相關的最佳實踐。
AI at the Edge 技術
邊緣AI工作流程
邊緣AI工作流程涵蓋了從資料收集到模型佈署的整個過程。這個流程包括了多個關鍵步驟，每個步驟都對最終的AI模型效能有著重要的影響。
資料收集
資料收集是邊緣AI專案的第一步。這個階段需要從各種來源收集資料，例如感測器、攝像頭等。資料的品質和數量直接影響到模型的準確性和可靠性。
直接連線裝置到Edge Impulse進行資料收集
為了簡化資料收集過程，可以直接將裝置連線到Edge Impulse平台。這種方法可以實作資料的自動收集和上傳，大大提高了效率。
資料集整理
收集到的資料需要進行整理和標註，以便用於後續的機器學習訓練。
上傳資料到Edge Impulse
整理好的資料需要上傳到Edge Impulse平台，以便進行進一步的處理和分析。
機器學習類別定義
在進行機器學習訓練之前，需要定義模型的類別和標籤。這一步驟對於模型的準確性和可靠性至關重要。
模型訓練和測試
使用整理好的資料集進行模型訓練，並對模型進行測試和評估。
機器學習區塊
機器學習區塊是Edge Impulse中的一個重要組成部分，負責模型的訓練和最佳化。
佈署
訓練好的模型需要佈署到目標裝置上，例如電腦或手機。
佈署模型到電腦或手機
Edge Impulse支援將模型佈署到各種裝置上，包括電腦和手機。這使得模型的應用變得更加廣泛和靈活。
環境影響評估
在進行AI專案開發時，需要考慮專案的環境影響。包括能耗、碳排放等因素。
現有資料集和解決方案
在開始一個新的AI專案之前，需要調查現有的資料集和解決方案，以避免重複工作並提高效率。
硬體組態和感測器選擇
硬體組態和感測器選擇對於AI專案的成功至關重要。需要根據具體的應用場景選擇合適的硬體和感測器。
Edge Impulse Studio
Edge Impulse Studio是一個強大的工具，用於資料集整理、模型訓練和佈署。它提供了豐富的功能和靈活的組態選項。
責任AI
在進行AI專案開發時，需要考慮責任AI的原則，包括資料倫理、模型透明度等因素。
作者簡介
Daniel Situnayake
Daniel Situnayake是Edge Impulse的機器學習負責人，長官嵌入式機器學習的研究和開發。他是《TinyML: Machine Learning with TensorFlow Lite on Arduino and Ultra-Low Power Microcontrollers》的共同作者，並曾在哈佛大學、加州大學伯克利分校和UNIFEI進行過客座講學。
Jenny Plunkett
Jenny Plunkett是Edge Impulse的高階開發者關係工程師，負責技術演講、開發者佈道和技術內容創作。她曾在Arm Mbed OS和Pelion IoT專案中建立開發者資源，並在多個重要的技術會議上發表演講。
結語
AI at the Edge是一個快速發展的領域，涵蓋了從資料收集到模型佈署的整個過程。透過使用Edge Impulse等工具，可以簡化AI專案的開發流程並提高效率。同時，需要考慮責任AI的原則，以確保AI專案的可持續性和可靠性。