AIfES for Arduino–高效微控制器人工智能开源框架

原文链接:AIfES for Arduino high-efficiency AI framework for microcontrollers becomes open source 由Jean-Luc Aufranc撰写。

AIfES(嵌入式系统人工智能)是一个独立的、高效的人工智能框架。它允许弗劳恩霍夫微电子电路和系统研究所(简称 Fraunhofer IMS)在资源受限的微控制器上训练和运行机器学习算法。

之前,该框架是闭源的,仅由 Fraunhofer IMS 内部使用。但现在与 Arduino 合作之后,AIfES for Arduino是开源的,可免费用于非商业项目。

AIfES for Arduino
AIfES for Arduino

AIfES for Arduino框架优化过后,允许 8 位微控制器(例如 Arduino Uno 中的微控制器)实现人工神经网络 (ANN)。该网络可以在适当的时间内进行训练,这意味着使用 AIfES 可以在小型自学电池供电设备上进行离线推理和训练,而无需依赖云或其他设备。

AIfES库实现了前馈神经网络(FNN),可以在运行时自由参数化、训练、修改或重新加载。它是使用 C 语言编程,且仅使用基于 GNU 编译器集合 (GCC) 的标准库。Fraunhofer IMS 还表示它与其他 AI 软件框架兼容,例如 Keras 或 TensorFlow。

AIfES 库架构
AIfES 库架构

AIfES 以双重许可模式提供:对于 GNU 通用公共许可 (GPL) 第 3 版下的开源软件免费,但对于商业产品,必须与 Fraunhofer IMS 签署许可协议。

由于该研究所多年来一直在使用该库,因此展示了一些演示示例,包括在 Arduino Uno 上实现的手写识别系统(如下视频所示),用于状态监测的无线电流传感器和手势识别系统。

视频地址:https://youtu.be/THb7QcrCpj4

如果你想了解更多有关 AIfES for Arduino的信息,请前往Github 存储库下载并安装库,访问代码示例和阅读文档。需要注意的是,某些示例可能还需要安装Arduino_CMSIS-DSP 库,并且按照源代码中的说明编辑代码才可以成功构建 AIfES 示例。

AIfES for Arduino – Arduino Nano 33 BLE Sense板的AI 训练示例
AIfES for Arduino – Arduino Nano 33 BLE Sense板的AI 训练示例

有关该解决方案的更多详细信息,请访问 Fraunhofer IMS 网站

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