Evaluating the Performance of Machine Learning on Weak IoT devices

Abstract: TinyML är ett snabb växande tvärvetenskapligt område i maskininlärning. Den fokuserar på att möjliggöra maskininlärnings algoritmer på inbyggda enheter (mikrokontroller) som arbetar vid lågt effektområde. Syftet med denna studie är att analysera hur bra TinyML kan är lösa typiska ML-uppgifter. Studien hade fyra forskningsfrågor som svarades genom att undersöka olika litteraturstudier och implementera testmodell både på laptop och på inbyggda enheter (Arduino nano 33). Implementationen började med att skapa maskininlärningsmodell i form av sinusfunktion genom att skapa ett 3- lagers, fullt anslutet neuralt nätverk som kan förutsäga sinusfunktionens utdata, på detta sätt används modellen som en regressionsanalys. Idéen är att träna modellen som accepterar värden mellan 0 och 2π och sedan matar ut ett värde mellan -1 och 1. Därefter konverteras modellen till en Tensorflow Lite för att kunna distribuera den på Arduino nano 33. Resultatet visade att TinyML är bra lösning för att lösa ML-uppgifter eftersom det lyckades överföra ML-algoritmen till mikrokontrollen Arduino nano 33. TinyML kunde hantera och bearbeta data utan behov till internetanslutning vilket gav möjlighet för utvecklare att programmera på ett effektivt och lämpligt sätt. TinyML verkar ha en ljus framtid och många vetenskapliga studier påpekar att maskininlärningens största fotavtryck i framtiden kan vara genom TinyML.