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組み込みMLの制約の克服 最適化手法とベストプラクティス マイケル・パークス、PE、マウザー・エレクトロニクス 組み込みシステムは、スマートで自 律的な機能を実現するために、機械 学習（ML）の採用がますます進んで います。しかし、これらのデバイス に ML を実装するには、その固有の リソースの制約により、固有の課題 があります。デスクトップやクラウ ドサーバーなどの汎用システムとは 異なり、組み込みシステムは、多く の場合、バッテリで駆動し、限られ たメモリと処理能力で動作し、時間 的に変化するアナログ信号などのセ ンサベースのデータと相互作用しま す。これらの違いは、計算リソースの 制限、小規模でノイズの多いデータ セット、厳格なリアルタイム要件など の問題を克服するための革新的なソリ ューションを必要としています。この 記事では、組み込みデバイスで効果 的な機械学習を実現するためのさま ざまな最適化手法とモデル設計戦略 について探ります。これにより、こ れらのシステムが効率的かつ信頼性 が高く、アプリケーション固有の要 件に対応できることを保証します。 課題の理解 組み込みシステムに携わるエンジニ アや開発者としては、ML テクノロ ジーの実装における固有の課題克 服において重要な役割を担ってい ます。主にテキストプロンプトを使 用する、パソコンからアクセスする 生成型人工知能（AI）アプリケーシ ョンとは異なり、エッジデバイス は、時間的に変化する電圧や電流 のアナログ信号であるセンサ出力を 処理します。トレーニングデータと 推論データのこの違いに加え、計 算リソースとデータの制約も、エッ ジベースの ML システムを使用する 際の重要な課題となっています。 計算リソースの制限 メモリ、処理能力、およびバッテリ 寿命は多くの場合制限されているた め、軽量モデルと効率的な計算技術 が必要となります。マイクロコント ローラは通常、メガヘルツおよびメ ガバイト単位の仕様ですが、デスク トップおよびサーバはギガヘルツお よびギガバイト単位で測定されます。 データの制約 小規模なデータセット、ノイズの多 いデータ、多様なデータソースへのア クセスが制限されていることは予想 されます。これらの要因は過学習のリ スクを高め、一般化を改善するための 堅牢な手法を必要とします。過学習 は、汎化性能の低下、つまり実環境 でのシステムの性能低下（予測の誤 りなど）につながる可能性がありま す。また、より多くのメモリや演算 サイクルを消費し、エネルギー消費 の悪化につながる可能性もあります。 多くの組み込みシステムでは、厳 格な時間制約の中で予測結果を提 供できる効率的なモデルを必要とす る、低遅延の推論が求められていま す。これらの要件を満たさない場合、 エンドユーザーにはシステムの応答 が遅いと感じられる可能性がありま す。人間工学の研究によると、瞬時 の応答として許容される時間は 100 ミリ秒から 300 ミリ秒とされていま す。これは、これらの現実の要求を 満たすことができるモデルを設計す ることの重要性を強調しています。 モデル最適化手法 メモリの観点から、モデルのサイズと 複雑さの適切なバランスを取りなが ら、推論時の予測の精度を確保するこ とは困難です。モデルを小さすぎると 予測能力が低下し、一方、考えられる ほぼすべての入力を考慮してモデル をトレーニングすると、マイクロコ ントローラの限られたメモリ容量に 収まらないほどモデルが大きくなっ てしまいます。このバランスを実現す ることは非常に重要であり、さまざま な手法を用いて行うことができます。 重量の分散 重み共有手法は、モデル内のパラメー タの数を減らし、モデルを小さく、よ り効率的にします。ネットワーク内の 各接続に固有の重みを割り当てる代 わりに、類似のニューロンが同じ重 みを共有します。たとえば、画像処 理タスクでは、重み共有により、各 領域ごとに個別の重みを学習するの ではなく、エッジやテクスチャなどの 測定可能な変数である同じ特徴が画 像全体で確実に検出されます。これ により、画像のある部分の特徴は他 の部分にも関連していることが多いと いう事実を活用し、モデルのパラメー タ数を削減し、一般化を改善します。 31 |