Introdução
Os microcontroladores são a espinha dorsal dos sistemas embarcados, presentes em tudo, desde eletrodomésticos até veículos autônomos e equipamentos de exploração especial. No entanto, ao que tudo indica, a próxima grande revolução nos sistemas embarcados não está apenas no hardware, mas na integração dos mesmos com Inteligência Artificial (IA). A capacidade de executar algoritmos de aprendizado de máquina diretamente em microcontroladores (ou seja, inferência de modelos nos próprios microcontroladores em campo) está abrindo portas para aplicações mais inteligentes, eficientes e autônomas.
A combinação de IA e microcontroladores, conhecida como TinyML, está transformando a maneira como os dispositivos embarcados processam dados e tomam decisões em campo. Este artigo explora como essa tecnologia está sendo aplicada, os desafios enfrentados e o potencial futuro que ela oferece.
O que é TinyML e por que é importante?
TinyML, ou “Tiny Machine Learning”, refere-se à execução de algoritmos de aprendizado de máquina em microcontroladores de baixo consumo de energia ou, como mais comumente referido na literatura, TinyML refere-se a capacidade de microcontroladores fazerem inferências de modelos localmente, sem recorrer a outros computadores próximos (Fog Computing) ou a nuvem. O grande chamariz de TinyML é permitir que a IA local (inferência de modelos localmente nos microcontroladores) resolva problemas muito complexos, antes inviáveis por meios mais tradicionais de programação.
TinyML permite resolver problemas complexos onde a latência, a segurança de dados sensíveis e a necessidade de redução de custos com serviços em nuvem e conetividade são críticos. Por exemplo, em dispositivos industriais, a capacidade de processar dados localmente reduz a dependência de infraestrutura externa e permite tomadas de decisão mais rápidas em campo, além de menor largura de banda para conectividade com a plataforma em nuvem.
TinyML une, portanto, praticidade, redução de custo e maior autonomia, sendo um aliado perfeito de soluções em Internet das Coisas construídas no paradigma de Edge Computing.
Microcontroladores Modernos com Suporte a IA e TinyML
A indústria de microcontroladores está evoluindo rapidamente para atender às demandas de IA, sobretudo com TinyML. Grandes Fabricantes como STMicroelectronics e Espressif estão lançando microcontroladores com arquiteturas otimizadas para executar modelos de aprendizado de máquina localmente.
Esses microcontroladores possuem aceleradores de hardware dedicados para inferência de modelos, como por exemplo NPUs (Neural Processing Units), que melhoram significativamente o desempenho de inferência.
Um exemplo notável é o ESP32 (fabricado pela Espressif) que pode executar inferência de modelos localmente para aplicações significativamente complexas, tais como reconhecimento de voz e detecção de objetos em vídeo. Outro destaque é a linha STM32 da STMicroelectronics, que oferece suporte a frameworks como TensorFlow Lite para Microcontrollers e um framework dedicado a TinyML chamado NanoEdge AI Studio (https://stm32ai.st.com/nanoedge-ai/), facilitando a implementação de TinyML.
O que o TinyML pode resolver?
O TinyML está sendo, atualmente, aplicado em soluções tecnológicas de diversos setores da economia. Na agricultura, dispositivos com sistemas embarcados integrados com IA e TinyML podem monitorar condições do solo e prever doenças em plantações, otimizando o uso de insumos. Na saúde, dispositivos portáteis podem analisar sinais vitais em tempo real e alertar para anomalias, possibilitando o diagnóstico precoce de doenças e condições graves em pacientes.
No setor industrial, o TinyML se destaca na manutenção preditiva de máquinas, onde sensores identificam padrões de desgaste e avisam antes que ocorram falhas, minimizando o downtime (tempo de inatividade) de equipamentos e maquinário. Como na indústria equipamento sem uso significa perda de dinheiro, o TinyML na manutenção preditiva torna-se cada vez mais indispensável.
Desafios na implementação de TinyML
Apesar do potencial de transformação que o TinyML oferece, sua implementação não é simples. Um dos principais obstáculos é a limitação de recursos em microcontroladores, como memória e poder de processamento, o que requer um esforço extra dos engenheiros de software para tornar a inferência viável em microcontroladores limitados. Ainda, do lado da IA, os modelos precisam ser altamente otimizados para funcionar nestes microcontroladores, o que requer técnicas avançadas de compressão e quantização.
Tão importante quanto o desafio anterior é o desafio de treinar corretamente os modelos. Para ter um modelo suficientemente preciso, é necessário ter o acompanhamento de especialistas na área que o modelo trabalhará, tanto para prover dados de qualidade para o treinamento do modelo quanto para avaliar se ele está indo na direção certa ou não. Negligenciar essa supervisão de um especialista resulta em modelos com baixa acurácia e, portanto, não úteis para aplicações reais.
O futuro do TinyML
O futuro do TinyML é promissor, com expectativa de crescimento exponencial nos próximos anos, dado o escopo de problemas que ele pode resolver. À medida que os microcontroladores ganham mais poder computacional e que os algoritmos de IA se tornam mais eficientes, novas aplicações surgirão em setores como robótica, veículos autônomos, saúde, indústrias e cidades inteligentes.
A integração de redes neurais mais complexas em dispositivos embarcados de baixo custo permitirá funções avançadas, como processamento de linguagem natural e visão computacional em tempo real a um custo significativamente baixo se comparado ao cenário atual. Além disso, a combinação de TinyML com conectividades baratas, de baixo consumo energético, baixa largura de banda e grande alcance (como LoRaWAN, por exemplo), criará ecossistemas cada vez mais inteligentes e conectados.
Mentoria em sistemas embarcados, conectividade e IoT
Se você está interessado em aprofundar seus conhecimentos em desenvolvimento de software embarcado, conectividade e IoT, considere participar da minha Mentoria.
Na minha mentoria, o foco é ajudar você a construir da melhor forma a sua solução: você apresenta seus desafios e eu ofereço orientação clara e objetiva sobre arquitetura, código, protocolos e seleção de hardware. A mentoria totalmente personalizada, com foco na solução técnica mais eficiente para suas necessidades.
Saiba mais em: https://pedrobertoleti.com.br/index.php/mentoria/
Conclusão
A integração de inteligência artificial em microcontroladores está redefinindo o potencial dos dispositivos embarcados. O TinyML representa uma revolução silenciosa, mas poderosa, que está tornando os sistemas mais inteligentes, autônomos e eficientes. Embora existam desafios, o futuro é brilhante, com aplicações inovadoras surgindo em diversos setores.
Para profissionais e entusiastas de tecnologia, entender e dominar o TinyML é uma habilidade valiosa que abrirá portas para oportunidades únicas. A combinação de microcontroladores e IA não é apenas uma tendência, mas uma realidade que está moldando o futuro da tecnologia embarcada.
0 comentário