Berê AI li ser serverên mezin û GPU-yên ewr dijiya. Niha ew piçûk dibe û li kêleka sensoran diqelişe. AI ji bo pergalên çakkirî ne sozek dûr e - ew jixwe di hundurê sarinc, dronan, cîhazên lixwekirî de digere… hetta di cîhazên ku qet "aqilmend" xuya nakin de jî.
Li vir e çima ev guhertin girîng e, çi wê dijwar dike, û kîjan vebijark hêjayî wextê we ne.
Gotarên ku hûn dikarin piştî vê yekê bixwînin:
🔗 Amûrên rêveberiya AI-ê yên çêtirîn ku pergalên AI-ê yên lihevhatî yên exlaqî û zelal misoger dikin
Rêbernameyek ji bo amûrên ku ji bo parastina AI-ya exlaqî, lihevhatî û zelal dibin alîkar.
🔗 Hilanîna tiştan ji bo AI: hilbijartin, hilbijartin, hilbijartin
Berawirdkirina vebijarkên hilanîna tiştan ên ji bo barkirinên kar ên AI-ê hatine çêkirin.
🔗 Pêdiviyên hilanîna daneyan ji bo AI: tiştê ku hûn bi rastî hewce ne ku bizanin
Faktorên sereke ku dema plansazkirina hilanîna daneyên AI-ê divê werin hesibandin.
AI ji bo Sîstemên Çêkirî🌱
Amûrên çandî pir piçûk in, pir caran bi pîlê dixebitin û bi çavkaniyên xwe ve sînordar in. Lê dîsa jî AI serkeftinên mezin derdixe holê:
-
Biryarên rast-dem bêyî rêwîtiyên çûnûhatinê di ewr de.
-
Nepenî bi sêwirandinê - daneyên xav dikarin li ser cîhazê bimînin.
-
Dema ku milîçirke girîng in, latency kêmtir e
-
Tesbîtkirina bi hişmendiya enerjiyê bi rêya hilbijartinên model + alavên baldar.
Ev ne feydeyên bêwate ne: gihandina hesabkirinê heta qiraxê girêdayîbûna torê kêm dike û nepenîtiyê ji bo gelek rewşên karanînê xurt dike [1].
Hîle ne bikaranîna zorê ye - ew bi çavkaniyên sînorkirî jîrbûn e. Bifikirin ku hûn bi çenteyê piştê maratonekê dibezin… û endezyar her tim kerpîçan radikin.
Tabloya Berawirdkirina Bilez a AI ji bo Sîstemên Çêkirî 📝
| Amûr / Çarçove | Temaşevanên Îdeal | Biha (nêzîkî) | Çima ew dixebite (nîşeyên ecêb) |
|---|---|---|---|
| TensorFlow Lite | Pêşdebir, hobîstan | Belaş | MCU ya zirav, portable, berfirehiya mobîl → mezin |
| Impulsa Qiraxê | Destpêker û destpêker | Astên Freemium | Karê kaşkirin û berdanê - mîna "AI LEGO" |
| Platforma Nvidia Jetson | Endezyarên ku hewceyê hêzê ne | $$$ (ne erzan e) | GPU + lezkerên ji bo dîtin/barên xebatê yên giran |
| TinyML (bi rêya Arduino) | Perwerdekar, prototîpker | Mesrefa kêm | Nêzîkbûnî; ji hêla civakê ve tê rêvebirin ❤️ |
| Motora AI ya Qualcomm | OEM, çêkerên mobîl | Diguhere | NPU li ser Snapdragon-ê bi lez û bez tê lezandin |
| ExecuTorch (PyTorch) | Pêşdebirên mobîl û qiraxan | Belaş | Dema xebitandina PyTorch-ê ya li ser cîhazê ji bo telefon/amûrên lixwekirî/çapkirî [5] |
(Erê, ne wekhev e. Rastî jî wisa ye.)
Çima AI li ser Amûrên Çêkirî ji bo Pîşesaziyê Girîng e 🏭
Ne tenê reklam: li ser xetên kargehê, modelên kompakt kêmasiyan digirin; di çandiniyê de, girêkên kêm-hêz axê li zeviyê analîz dikin; di wesayîtan de, taybetmendiyên ewlehiyê berî firênê nikarin "bi telefonê li malê bigerin". Dema ku derengî û nepenî ne munaqeşe ne , veguheztina komputerê ber bi qiraxê ve leverek stratejîk e [1].
TinyML: Qehremanê Bêdeng ê AI-ya Çêkirî 🐜
TinyML modelan li ser mîkrokontrolkeran bi kîlobayt heta çend megabayt RAM dimeşîne - lê dîsa jî dîtina peyvên sereke, naskirina jestan, tespîtkirina anomaliyan û hêj bêtir dike. Ew mîna temaşekirina mişkek e ku kerpîçek hildide. Bi awayekî ecêb têrker.
Modelek derûnî ya bilez:
-
Şopên daneyan : têketinên sensorên piçûk, herikbar.
-
Model : CNN/RNN-yên kompakt, ML-ya klasîk, an torên sparsified/quantized.
-
Budce : mîlîwat, ne watt; KB–MB, ne GB.
Hilbijartinên Amûrên Karûbar: Mesref vs. Performans ⚔️
Hilbijartina alavên elektronîkî cihê ku gelek proje lê diqelişin e:
-
Çîna Raspberry Pi : CPU-ya dostane, ji bo armancên giştî; ji bo prototîpan saxlem.
-
NVIDIA Jetson : modulên AI yên bi erkê hatine çêkirin (mînak, Orin) ji bo dîtina qelew an jî pir-modelan bi dehan heta bi sedan TOPS
-
Google Coral (Edge TPU) : lezkerek ASIC ku ~4 TOPS li dora 2W (~2 TOPS/W) ji bo modelên kûantîzkirî peyda dike - performans/W fantastîk dema ku modela we li gorî şert û mercan be [3].
-
SoC-yên Smartphone (Snapdragon) : bi NPU û SDK-an re têne şandin da ku modelan li ser cîhazê bi bandor bixebitin.
Qaîdeya sereke: hevsengiya lêçûn, germî û hesabkirinê. "Têra xwe baş, li her derê" pir caran ji "pêşkeftî, li tu derê" çêtir e.
Pirsgirêkên Hevpar di AI de ji bo Sîstemên Çêkirî 🤯
Endezyar bi rêkûpêk bi van pirsgirêkan re rû bi rû dimînin:
-
Hafizeya kêm : cîhazên piçûk nikarin modelên mezin bihewînin.
-
Budceyên pîlê : her milîamp girîng e.
-
Optimîzasyona modelê:
-
Kwantîzekirin → giranî/çalakkirinên int8/float16 ên piçûktir û zûtir.
-
Qirkirin → ji bo kêmbûnê giraniyên ne girîng rake.
-
Komkirin/parvekirina giraniyê → bêtir pêçandin.
Ev teknîkên standard in ji bo karîgeriya li ser cîhazê [2].
-
-
Mezinbûn : demoyek Arduino ya polê ≠ pergalek hilberîna otomobîlan bi ewlehî, ewlekarî û sînorkirinên çerxa jiyanê.
Çareserkirina çewtiyan? Xeyal bikin ku hûn pirtûkekê ji qulika mifteyê dixwînin… bi lepikên destan.
Serlêdanên Pratîkî Hûn ê Di Demeke Zû De Zêdetir Bibînin 🚀
-
Amûrên lixwekirinê yên jîr têgihiştinên tenduristiyê li ser cîhazê dikin.
-
Kamerayên IoT bêyî weşana dîmenên xav bûyeran nîşan dikin.
-
Alîkarên dengî yên negirêdayî ji bo kontrola bêdest - ne girêdayî ewr e.
-
Dronên xweser ji bo vekolîn, radestkirin û çandiniya rastîn.
Bi kurtasî: AI bi rastî nêzîktir dibe - dikeve nav lepên me, dikeve nav metbexên me, û li seranserê binesaziya me.
Pêşdebir Çawa Dikarin Dest Pê Bikin 🛠️
-
Ji bo amûrên berfireh û berfirehiya MCU → mobîl bi TensorFlow Lite
-
Ger hûn li welatê PyTorch dijîn û hewceyê demek xebitandinê ya li ser cîhazê li ser mobîl û yên çêkirî ne, ExecuTorch-ê bigerin
-
kîtên Arduino + TinyML biceribînin .
-
Ma hûn boriyên dîtbarî tercîh dikin? Edge Impulse bi girtin, perwerde û bicihkirina daneyan astengiyê kêm dike.
-
Amûrên elektronîkî wekî welatiyekî pola yekem bihesibînin - prototîp li ser CPU-yan, dûv re li ser lezkerê hedefa xwe (Edge TPU, Jetson, NPU) piştrast bikin da ku derengî, germî, û deltayên rastbûnê piştrast bikin.
Mini-vignette: Tîmek detektorek anomalîya lerzînê li ser sensorek hucreya sikkeyî dişîne. Modela float32 budceya hêzê ji dest dide; kûantîzasyona int8 enerjiyê li gorî texmînan kêm dike, qutkirin bîrê kêm dike, û çerxkirina erkê ya MCU kar diqedîne - ne hewceyî torê ye [2,3].
Şoreşa Bêdeng a AI ji bo Sîstemên Çêkirî 🌍
Prosesorên piçûk û erzan fêr dibin ku hîs bikin → bifikirin → tevbigerin - li herêmê. Jîyana bateriyê dê her gav me bişopîne, lê rêça me zelal e: modelên hişktir, kompîlerên çêtir, lezkerên jîrtir. Encam? Teknolojiyek ku ji ber ku ne tenê girêdayî ye - ew balê dide, bêtir kesane û bersivdayî hîs dike.
Referans
[1] ETSI (Hesabkirina Qiraxa Pir-gihîştinê) - Feydeyên derengmayîn/nepenîtiyê û çarçoveya pîşesaziyê.
ETSI MEC: Pêşgotinek li ser Kaxeza Spî ya Nû
[2] Amûrên Optimîzasyona Modela Google TensorFlow - Kwantîzekirin, qutkirin, komkirin ji bo karîgeriya li ser cîhazê.
Rêbera Optimîzasyona Modela TensorFlow
[3] Google Coral Edge TPU - Pîvanên Perf/W ji bo lezandina qiraxan.
Pîvanên Edge TPU
[4] NVIDIA Jetson Orin (Fermî) - Modulên AI yên Edge û zarfên performansê.
Pêşdîtina Modulên Jetson Orin
[5] PyTorch ExecuTorch (Belgeyên Fermî) - Dema xebitandina PyTorch-ê ya li ser cîhazê ji bo mobîl û edge.
Pêşdîtina ExecuTorch