Ang SensiML Idugang ang Predictive Maintenance sa Mga Instruksyon sa Smart Building Devices

Pasiuna sa Host - 5 minutos
Ipaila ang mga konsepto ug tumong alang sa lab - 10 minutos
"Tinuod nga panahon" nga pagpatuman sa sunod-sunod nga pamaagi alang sa paghimo sa modelo - 60 minutos
- Flash SensiML compatible data collection firmware ngadto sa Thunderboard Sense 2 (TBS2)
- I-configure ug ikonektar ang TBS2 sa SensiML Data Capture Lab
- Kuhaa ang 'slide demo' nga datos gamit ang hubo nga board (ang mga tiggamit walay Fan kits)
- Label data ug save ug sampAng proyekto (dili namo gamiton alang sa nahabilin nga kurso bisan pa)
- Pag-imbitar sa Analytics Studio (niining puntoha, ang mga tiggamit magtrabaho gikan sa pre-collected TBS2 fan demo dataset)
- Trabaho pinaagi sa mga lakang alang sa pagtukod sa modelo sa fan state detection model
- Paghimo ug Knowledge Pack
- Opsyonal: Flash nga modelo sa TBS2

Demo nga video sa Smart Building Applications - 5 minutos
Q&A – 10 minutos

SensiML Pasiuna

Ang SensiML usa ka B2B software tools company para sa AI sa IoT edge
- Makapahimo sa mga developers sa paghimo og ultra-compact ML sensor models nga walay data science expertise
- Mga modelo nga ingon ka gamay sa 10KB!
- Kanhi Intel Curie/Quark MCU AI software tools team, gibiyaan aron maporma ang SensiML sa 2017
Silicon Labs ug SensiML Solution
- Pagdala sa kusog nga ML sa EFR32/EFM32 MCU nga pamilya
- Rapid smart IoT application prototyping gamit ang Thunderboard Sense 2

Ang SensiML adunay kalig-on ug suporta sa tibuok kalibutan
- Nakuha sa 2019 sa QuickLogic Corp; pag-setup ug pagdagan isip hingpit nga independente nga software subsidiary (base sa Portland, OR)
- Natukod nga mga kauban sa channel (Avnet, Future Electronics, Mouser, Shinko Shoji)
- Mga opisina sa Pagbaligya/Pagsuporta sa UK, US, Japan, Taiwan, China

Mga Oportunidad Alang sa TinyML sa Smart Buildings

Mga Hagit sa Naglungtad nga Smart IoT Sensor Application Development

Cloud-Centric AI

Taas nga Network Traffic Load
Taas nga Kahimtang
Gamay nga Fault Tolerant
Wala Nahibal-an nga Risgo sa Data Security
Mga Kabalaka sa Pagkapribado

Lawom nga Pagkat-on

Daghang mga kinahanglanon sa datos sa pagbansay
Dako nga memory footprint
Taas nga pagproseso sa workload
Taas nga konsumo sa kuryente
Dili maayo nga endpoint battery life

Mga Endpoint nga Gi-Code sa Kamot

Hinay ug labor-intensive
Wala mailhi nga gidak-on sa code sa atubangan
Nihit nga kahanas sa siyensya sa datos
Komplikado nga AI/ML code library
Dili scalable/competitive

TinyML = IoT Edge ML + AutoML

IoT Edge ML: Autonomous nga mga endpoint
- Trivial network throughput ug taas nga wireless battery life
- Walay cloud processing o network dependencies
- Real-time nga pagtubag
AutoML: Pag-optimize nga Wala’y Eksperto sa AI
- Gipili sa Auto-optimizer ang labing kaayo nga modelo alang sa gihatag nga datos
- Ang klasiko nga pagkat-on sa makina (ML) hangtod sa lawom nga pagkat-on
- Ang SensiML TinyML naghatag ug mga modelo nga ingon ka gamay sa 10KB!

Dili kinahanglan ang hand-coding
- Awtomatikong namugna ang code sa modelo gikan sa mga dataset sa pagbansay sa ML
- Makatipig mga bulan sa paningkamot sa pag-uswag, ug kahanas sa syensya sa datos
- Mahimong usbon sa developer ang bisan unsang aspeto sa AutoML code kung gusto

Model Building Workflow

Pagkuha sa Data

Oras: Mga Oras hangtod sa Mga Semana* (Depende sa pagkakomplikado sa pagkolekta sa datos sa aplikasyon)
Kahanas: Domain Expertise (Ingon sa gikinahanglan sa pagkolekta ug pag-label sa mga panghitabo sa interes)

Mubo nga sulat: Among gamiton ang pipila ka nakolekta nga datos kaniadto aron mapadali kini nga lakang alang sa workshop

Pagtukod og Modelo

Oras: Minuto hangtod sa Oras (Depende sa lebel sa pagkontrol sa modelo nga gigamit)

Kahanas: Wala (Tibuok AutoML)
- Batakang mga Konsepto sa ML (Advanced nga UI tuning)
- Python Programming (Full pipeline control)

Test Device

Oras: Minuto hangtod sa mga Semana (Depende sa mga kinahanglanon sa paghiusa sa code sa app)

Kahanas: Wala (Binary firmware nga adunay awtomatik nga I/O wrapper code)
Pag-embed sa Programming (Paghiusa sa librarya sa SensiML o gigikanan sa C nga adunay code sa gumagamit)

Mga Tumong sa Workshop

Ipaila ang TinyML toolkit sa SensiML ug ang proseso sa pagtukod sa modelo sa Silicon Labs Thunderboard Sense 2

Kasinatian uban sa data-driven supervised ML sensor algorithm development
Pagkat-on sa dagan sa trabaho gikan sa pagkolekta sa datos pinaagi sa validation ug on-device testing para sa paghimo og IoT models
Paghimo usa ka nagtrabaho nga HVAC predictive nga modelo sa pagpadayon sa pagsugod-sa-pagkahuman
Tubaga ang mga pangutana nga mahimo nimo bahin sa proseso sa paghimo sa modelo nga TinyML

Usa ka Nagtrabaho nga HVAC Predictive Maintenance Application

Para sa mga katuyoan sa among hands-on nga bahin, maghimo kami usa ka smart fan-monitoring device
Ang mga fan nga gigamit sa tanan sa pagtukod sa mga sistema sa HVAC: Blower, aktibo nga pagpabugnaw sa mga ekipo, air handler, ventilation ducting

Ang pagkapakyas o pagkadaot mahimong hinungdan sa pagkawala sa kahusayan, pagtaas sa konsumo sa enerhiya, pagkapakyas sa HVAC
Maghimo kami usa ka yano nga aparato sa pag-monitor nga makamatikod sa daghang normal ug dili normal nga kahimtang sa fan:
- Ang fan off / on
- Loose mounts
- Fan guard obstruction
- Partial o hingpit nga gibabagan ang pag-agos sa hangin
- Pagdugmok sa blade
- Sobra nga vibration

Atong Sugdan ang Proseso

"Tinuod nga oras" nga workshop nga lakang sa lakang nga pamaagi alang sa paghimo sa modelo - 60 minuto

Flash SensiML compatible data collection firmware ngadto sa Thunderboard Sense 2 (TBS2)
I-configure ug ikonektar ang TBS2 sa SensiML Data Capture Lab
Kuhaa ang 'slide demo' nga datos gamit ang hubo nga board (ang mga tiggamit walay Fan kits)
Label data ug save ug sampAng proyekto (dili namo gamiton alang sa nahabilin nga kurso bisan pa)
Pag-imbitar sa Analytics Studio (niining puntoha, ang mga tiggamit magtrabaho gikan sa pre-collected TBS2 fan demo dataset)
Trabaho pinaagi sa mga lakang alang sa pagtukod sa modelo sa fan state detection model
Paghimo ug Knowledge Pack
Flash nga modelo sa TBS2

Demo nga Video

Mga Dokumento / Mga Kapanguhaan

SensiML Idugang ang Predictive Maintenance sa Smart Building Devices [pdf] Mga instruksiyon
Idugang ang Predictive Maintenance sa Smart Building Devices, Maintenance sa Smart Building Devices, Smart Building Devices, Building Devices

Mga pakisayran

Manwal sa Gumagamit

SensiML Idugang ang Predictive Maintenance sa Smart Building Devices

Agenda