Обґрунтування застосування ML алгоритмів у вбудованих пристроях керування кіберфізичних систем

Abstract

В роботі обґрунтовується застосування ML алгоритмів у вбудованих пристроях керування з обмеженими ресурсами (мікроконтролери, сенсорні вузли) без залежності від хмари. Метою є довести ефективність оптимізованих ML-алгоритмів у реальних сценаріях кіберфізичних систем (КФС). Здійснено аналіз алгоритмів (дерева рішень, квантовані нейронні мережі) та методів оптимізації (8-бітове квантування, прунінг). Розроблено архітектуру інтеграції ML-алгоритмів у пристрої управління КФС. В якості практичного застосування запропонованих рішень здійснено прогнозування зносу підшипників на промисловому ПЛК, класифікацію пошкоджень конструкцій у сенсорній мережі, ідентифікацію перешкод для агротехніки в полі. Отримані після оптимізації результати підтверджують зменшення вимог до пам’яті/енергії до 5 разів, досягнення часу інференсу, прийнятного для систем реального часу, підвищення автономності КФС та зниження обсягів переданих даних. Запропонований підхід може бути застосований при створенні енергоефективних інтелектуальних КФС нового покоління.