Inteligencia artificial para microcontroladores con TensorFlow Lite

Implementación de los modelos de TensorFlow en un microcontrolador

Para implementar inteligencia artificial en un microcontrolador con LiteRT, se siguen varios pasos que adaptan el modelo para ajustarse a las limitaciones del hardware de los microcontroladores. Este flujo de trabajo permite optimizar el modelo para que funcione eficientemente en un entorno con recursos restringidos, como la baja capacidad de memoria y el procesamiento limitado de estos dispositivos.

1. Entrenamiento del modelo: El proceso comienza con el desarrollo de un modelo de TensorFlow en una plataforma de cómputo robusta, como una computadora de escritorio. Es crucial que este modelo sea pequeño y que incluya solo las operaciones compatibles con LiteRT, lo que asegura su ejecución en entornos con recursos limitados. En esta fase, el modelo se entrena para cumplir con los requisitos específicos de la aplicación, como reconocimiento de voz, clasificación de imágenes o detección de gestos.
2. Conversión a TensorFlow Lite: Una vez que el modelo se ha entrenado y optimizado, se convierte al formato LiteRT. Esta conversión reduce el tamaño del modelo y lo ajusta para su uso en un entorno de microcontrolador, eliminando operaciones innecesarias y optimizando las estructuras de datos para que ocupen menos espacio.
3. Conversión a un arreglo de Bytes en C: Después de la conversión a LiteRT, el modelo se transforma en un arreglo de bytes en C. Este paso es necesario para almacenar el modelo en la memoria de solo lectura (ROM) del microcontrolador, lo que permite acceder a él sin consumir espacio en la memoria RAM, una ventaja importante en dispositivos con capacidades limitadas de almacenamiento.
4. Ejecución de inferencias en el microcontrolador: Con el modelo almacenado y listo en el dispositivo, se puede realizar inferencia. Para esto, se usa la biblioteca en C++ de LiteRT, que permite que el microcontrolador ejecute el modelo y procese los datos de entrada. Una vez realizada la inferencia, el dispositivo obtiene resultados que puede utilizar para tomar decisiones o desencadenar acciones, como activar un motor, enviar una notificación o clasificar un objeto detectado.

El tamaño y la complejidad del modelo tienen un impacto significativo en la carga de trabajo del microcontrolador. Los modelos grandes y complejos tienden a requerir más procesamiento, lo que significa que el procesador pasa más tiempo activo y menos tiempo en estado de reposo. Esto aumenta el consumo de energía y la generación de calor, lo cual puede representar un problema dependiendo de las limitaciones de energía y los requisitos de funcionamiento continuo de la aplicación. Para mantener la integridad y el rendimiento del dispositivo, es importante optimizar el modelo, equilibrando precisión y eficiencia para minimizar el impacto en el hardware.