La 아두이노 개발 보드 수천 개의 서로 다른 프로젝트를 수행할 수 있으며 메모리, 처리 용량 등과 같은 물리적 제한도 있지만 한계는 사실상 각 제조업체의 상상에 있습니다. 그러나 점점 더 많은 제품과 프로젝트가 기능을 확장하고 있습니다. AIfES의 새로운 출시.
자, 이 프로젝트 덕분에 Arduino용 Fraunhofer IMS, 이 오픈 소스 보드는 C로 프로그래밍된 인공 지능(AI) 프레임워크, 표준 GNU GCC 컴파일러 라이브러리를 사용합니다. 사용자는 이제 Arduino 프로젝트에 AIfES를 추가하고 통합할 수 있습니다. 라이브러리 관리자로부터 보드와 같은 소형 마이크로컨트롤러에서도 기계 학습 알고리즘을 사용할 수 있는 가능성을 제공하는 IDE에서 개발에 사용할 수 있습니다. Arduino UNO 8 비트.
이를 통해 개발자는 클라우드에서 더 독립적이고 더 지능적일 수 있고 개인 정보를 더 많이 존중하는 다수의 IoT(사물 인터넷) 장치를 만들 수 있습니다. 기능이 필요 없이 Arduino 보드에서 오프라인으로 실행될 수 있기 때문입니다. 원격 서비스에 의존합니다. 또한 AIfES 프로젝트는 GNU GPLv3 라이센스, 따라서 상업용 프로젝트에 대한 유료 라이센스를 허용하지만 완전히 무료입니다.
AIfES는 다음과 매우 유사하고 호환됩니다. 파이썬 ML 프레임워크 TensorFlow, Keras 또는 PyTorch의 경우와 마찬가지로 기능이 다소 저하됩니다. 그러나 이 릴리스 버전에서는 FNN(Feedforward Neural Networks)이 이미 지원되며 ReLu, Sigmoid 또는 Softmax와 같은 통합 기능의 활성화도 허용합니다. 다른 한편으로, 개발자들은 미래에 ConvNet(Convolutional Neural Networks)의 구현도 가져오기 위해 노력하고 있으며, 이는 도달하는 데 너무 오래 걸리지 않을 수 있습니다.
일부도 포함되었습니다 훈련 알고리즘 SGD(Gradient Descent Optimizer) 및 Adam Optimizer와 같은 일반적입니다. 내 말은, 8비트 MCU의 경우 전혀 나쁘지 않다는 것입니다...