TensorFlow for Microcontrollers(TFLM) 지원 플랫폼(MCU)과 AI 모델 프로젝트

TensorFlow for Microcontrollers 지원 플랫폼과 AI모델 프로젝트

TensorFlow for Microcontrollers(TFLM)는 매우 제한된 자원(메모리, 처리 성능, 전력)을 가진 마이크로컨트롤러(MCU) 환경에서도 인공지능 모델을 실행할 수 있도록 설계된 경량화된 머신러닝 라이브러리입니다. TensorFlow의 다른 버전들과 달리, 메모리 크기가 10KB에서 100KB에 불과한 마이크로컨트롤러에서도 동작할 수 있는 초경량 머신러닝 모델을 제공합니다.

지원되는 플랫폼

TensorFlow Lite for Microcontrollers는 C++ 11로 작성되었으며 32비트 플랫폼이 필요합니다. Arm Cortex-M 시리즈 아키텍처를 기반으로 하는 여러 프로세서를 통해 광범위하게 테스트되었으며 ESP32를 포함한 다른 아키텍처로 이전되었습니다. 프레임워크는 Arduino 라이브러리로 제공됩니다. 또한 Mbed와 같은 개발 환경을 위한 프로젝트를 생성할 수 있습니다. 오픈소스이며 C++ 11 프로젝트에 포함될 수 있습니다.

다음과 같은 개발 보드가 지원됩니다.

 

1. STM32 시리즈 (STMicroelectronics)

1.1 STM32F746

• 사양: ARM Cortex-M7 코어, 216 MHz, 1MB 플래시 메모리, 320KB RAM
• 특징: 높은 성능의 CPU를 탑재해 다양한 연산을 처리할 수 있으며, 디지털 신호 처리(DSP) 기능이 강화되어 AI 모델을 실행하기 적합합니다.
• 활용 사례: STM32F746은 주로 임베디드 비전 시스템이나 음성 인식, 제스처 인식과 같은 응용 프로그램에서 많이 사용됩니다. TensorFlow for Microcontrollers를 통해 간단한 객체 인식 및 음성 명령 제어 기능을 구현할 수 있습니다.
• 장점: 높은 처리 속도와 충분한 메모리 용량을 제공하며, 복잡한 머신러닝 모델도 실행 가능
• 단점: 다른 MCU에 비해 전력 소모가 크며, 비용이 높을 수 있음
• 프로젝트 주제: 스마트 음성 인식 시스템
  STM32F746의 높은 연산 성능과 DSP 기능을 활용해 음성 명령 기반의 가전제품 제어 시스템을 구축할 수 있습니다.
  사용할 수 있는 AI 모델: TensorFlow Lite for Microcontrollers에서 제공하는 음성 인식 모델 (yes/no detection), Wake Word Detection (예: "OK Google")
  한계점: 복잡한 문장이나 여러 명령어를 인식하는 데는 한계가 있으며, 메모리 제약으로 인해 대규모 데이터 학습 및 복잡한 모델 실행은 어려움.
• 참고 레포지토리:
  • Micro Speech (TensorFlow Lite for Microcontrollers): https://github.com/tensorflow/tflite-micro/tree/main/tensorflow/lite/micro/examples/micro_speech
  • STMicroelectronics 음성 인식 프로젝트: https://github.com/STMicroelectronics/STM32CubeF7
• 공식 사이트 및 개발 도구:
  STM32F746 개발 키트: https://www.st.com/en/microcontrollers-microprocessors/stm32f746zg.html
  STM32Cube IDE: https://www.st.com/en/development-tools/stm32cubeide.htm

 

1.2 STM32H7

• 사양: ARM Cortex-M7 코어, 최대 480 MHz, 2MB 플래시 메모리, 1MB RAM
• 특징: 매우 높은 성능의 Cortex-M7 코어를 사용하며, 멀티미디어 및 실시간 처리 능력이 우수합니다. TensorFlow for Microcontrollers에서 음성 인식과 같은 실시간 처리가 요구되는 AI 애플리케이션에 적합합니다.
• 활용 사례: 음성 인식, 동작 감지, 센서 데이터 분석 등의 복잡한 애플리케이션에서 사용됩니다.
• 장점: 뛰어난 연산 성능과 넉넉한 메모리 용량을 제공하여 복잡한 AI 모델도 처리 가능
• 단점: 높은 성능에 따른 전력 소모 증가
• 프로젝트 주제: 실시간 이미지 처리 및 객체 인식 시스템
  STM32H7의 고성능을 활용하여 실시간으로 카메라로 입력된 영상을 분석하고, 물체를 인식하는 스마트 감시 시스템을 구축할 수 있습니다.
  사용할 수 있는 AI 모델: MobileNet, YOLO (You Only Look Once), SSD (Single Shot MultiBox Detector)
  한계점: 고성능 MCU임에도 불구하고, 대규모 이미지 데이터나 복잡한 객체 인식 모델을 실시간으로 처리하는 데는 한계가 있음. 추가적인 외부 메모리나 GPU 보조가 필요할 수 있음.
• 참고 레포지토리:
  • TensorFlow Lite Object Detection: https://github.com/tensorflow/examples/tree/master/lite/examples/object_detection
  • STM32H7 오픈소스 프로젝트: https://github.com/STMicroelectronics/STM32CubeH7
• 공식 사이트 및 개발 도구:
  STM32H7 개발 키트: https://www.st.com/en/microcontrollers-microprocessors/stm32h7-series.html
  STM32Cube IDE: https://www.st.com/en/development-tools/stm32cubeide.html

 

 

2. ESP32 시리즈 (Espressif Systems)

2.1 ESP32

• 사양: 듀얼 코어 Xtensa LX6, 최대 240 MHz, 520KB SRAM, 4MB 플래시 메모리
• 특징: Wi-Fi 및 Bluetooth가 내장된 저전력 IoT용 MCU로, TensorFlow for Microcontrollers를 통해 간단한 머신러닝 작업과 센서 데이터를 기반으로 한 실시간 처리 기능을 구현할 수 있습니다.
• 활용 사례: 스마트 홈, IoT 디바이스, 웨어러블 기기에서 사용되며, 음성 인식, 제스처 인식 등 간단한 머신러닝 작업을 처리할 수 있습니다.
• 장점: 저전력, 무선 연결 기능, 넉넉한 메모리 용량으로 다양한 IoT 애플리케이션에 적합
• 단점: 상대적으로 복잡한 머신러닝 모델 실행에는 제약이 있음
• 프로젝트 주제: 스마트 홈 자동화 시스템
  Wi-Fi 및 Bluetooth가 내장된 ESP32를 활용하여 음성 인식 및 센서 데이터를 기반으로 조명을 제어하거나 온도 조절기를 자동화하는 스마트 홈 시스템을 구축할 수 있습니다.
  사용할 수 있는 AI 모델: 음성 명령 인식 모델 (예: Google Assistant와 유사한 간단한 명령어 인식), 환경 센서 데이터 분석을 위한 간단한 회귀 모델
  한계점: 복잡한 음성 명령 및 실시간 객체 인식과 같은 고성능 AI 작업에는 제약이 있음. 네트워크 기반 작업에 종속적일 수 있음.
• 참고 레포지토리:
  • ESP32 TensorFlow Lite 프로젝트: https://github.com/tensorflow/examples/tree/master/lite/examples/microcontroller
  • ESP32 기반 스마트 홈 시스템 프로젝트: https://github.com/eyalcha/SmartHome
• 공식 사이트 및 개발 도구:
  ESP32 개발 키트: https://www.espressif.com/en/products/socs/esp32
  ESP-IDF (IoT Development Framework): https://docs.espressif.com/projects/esp-idf/en/latest/

2.2 ESP8266

• 사양: Tensilica L106, 80 MHz, 160KB SRAM, 4MB 플래시 메모리
• 특징: ESP8266은 Wi-Fi 기능이 내장된 저비용 MCU로, TensorFlow for Microcontrollers를 통해 간단한 센서 데이터를 실시간으로 처리할 수 있습니다.
• 활용 사례: 스마트 홈, 저전력 IoT 디바이스에서 간단한 머신러닝 알고리즘을 사용하여 데이터를 처리하고 예측하는 데 활용됩니다.
• 장점: 저비용, 저전력, 무선 기능으로 IoT 프로젝트에 적합
• 단점: 메모리와 처리 성능이 낮아 복잡한 모델 실행이 어려움
• 프로젝트 주제: 저전력 IoT 기기용 간단한 데이터 수집 시스템
  ESP8266의 저전력 소비를 활용하여 온도, 습도, 동작 감지 등의 데이터를 수집하고 이를 서버에 전송하는 환경 모니터링 시스템을 구축할 수 있습니다.
  사용할 수 있는 AI 모델: 간단한 데이터 예측 모델 (예: 선형 회귀, 작은 피드포워드 신경망)
  한계점: 메모리 용량이 작아 복잡한 모델을 실행하기 어렵고, Wi-Fi 네트워크 의존도가 높음.
• 참고 레포지토리:
  • ESP8266 기반 환경 모니터링 시스템: https://github.com/adafruit/Adafruit_ESP8266
• 공식 사이트 및 개발 도구:
  ESP8266 개발 키트: https://www.espressif.com/en/products/socs/esp8266
  ESP8266 SDK: https://docs.espressif.com/projects/esp8266-rtos-sdk/en/latest/

반응형

3. NRF 시리즈 (Nordic Semiconductor)

3.1 nRF52840

• 사양: ARM Cortex-M4, 64 MHz, 256KB RAM, 1MB 플래시 메모리
• 특징: 블루투스 5, 802.15.4 및 Thread 기능이 내장된 저전력 MCU로, TensorFlow for Microcontrollers에서 간단한 음성 인식, 동작 감지, 환경 센서 데이터 분석 등을 지원합니다.
• 활용 사례: 웨어러블 디바이스, IoT 센서 네트워크, 블루투스 기반 기기에서 주로 사용되며, 스마트 환경 제어와 저전력 애플리케이션에 적합합니다.
• 장점: 저전력, 블루투스 통합, 스마트 디바이스에 적합
• 단점: 복잡한 머신러닝 모델에 대한 성능 제약
• 프로젝트 주제: 웨어러블 기기를 위한 저전력 동작 인식 시스템
  nRF52840의 블루투스 기능과 저전력 소비를 활용하여 스마트 밴드와 같은 웨어러블 디바이스에서 동작을 인식하고 이를 기반으로 데이터를 처리하는 시스템을 구축할 수 있습니다.
  사용할 수 있는 AI 모델: 간단한 제스처 인식 모델 (예: LSTM 기반의 동작 감지)
  한계점: 메모리와 연산 능력이 제한적이기 때문에 복잡한 모델 학습 및 예측에 어려움이 있음.
• 참고 레포지토리:
  • nRF52840 TensorFlow Lite 프로젝트: https://github.com/knolleary/nrf52840-tensorflow-lite-micro
  • nRF52840 기반 스마트 밴드 프로젝트: https://github.com/sandeepmistry/arduino-nRF5
• 공식 사이트 및 개발 도구:
  nRF52840 개발 키트: https://www.nordicsemi.com/Products/Low-power-short-range-wireless/nRF52840
  nRF Connect SDK: https://developer.nordicsemi.com/nRF_Connect_SDK/doc/latest/

 

4. Arduino 시리즈 (Arduino)

4.1 Arduino Nano 33 BLE Sense

• 사양: ARM Cortex-M4, 64 MHz, 256KB 플래시 메모리, 1MB RAM
• 특징: TensorFlow for Microcontrollers를 위한 대표적인 플랫폼으로, 다양한 내장 센서(마이크, 가속도계, 자이로, 온도, 습도 등)를 지원하여 여러 환경 데이터를 실시간으로 처리할 수 있습니다.
• 활용 사례: 환경 모니터링, 동작 인식, 음성 인식 등의 프로젝트에 사용되며, 특히 웨어러블 기기와 스마트 홈 애플리케이션에 적합합니다.
• 장점: 다양한 센서가 내장된 저전력 MCU로, 작은 폼팩터에서 다양한 AI 작업을 처리 가능
• 단점: 복잡한 AI 모델은 실행이 어렵고, 메모리 용량이 제한적임
• 프로젝트 주제: 제스처 인식 기반의 스마트 컨트롤러
  다양한 센서가 내장된 Arduino Nano 33 BLE Sense를 사용해 제스처 인식을 통한 스마트 리모컨을 제작할 수 있습니다. 사용자는 손동작을 통해 전자기기를 제어할 수 있습니다.
  사용할 수 있는 AI 모델: 간단한 제스처 인식 모델 (예: CNN 또는 LSTM), TensorFlow Lite for Microcontrollers에서 제공하는 Magic Wand 예시
  한계점: 대규모 데이터와 복잡한 제스처 인식 모델에 한계가 있음. 제한된 메모리와 연산 능력으로 고성능 작업은 불가.
• 참고 레포지토리:
  • Magic Wand 프로젝트 (Arduino Nano 33 BLE Sense): https://github.com/tensorflow/tflite-micro/tree/main/tensorflow/lite/micro/examples/magic_wand
  • Arduino 기반 제스처 인식 프로젝트: https://github.com/andriyadi/MagicWand-TFLite-Arduino
• 공식 사이트 및 개발 도구:
  Arduino Nano 33 BLE Sense: https://store.arduino.cc/products/arduino-nano-33-ble-sense
  Arduino IDE: https://www.arduino.cc/en/software

 

5. SAMD 시리즈 (Microchip Technology)

5.1 SAMD21

• 사양: ARM Cortex-M0+, 48 MHz, 32KB RAM, 256KB 플래시 메모리
• 특징: 저전력 소모와 간단한 머신러닝 모델을 지원하는 MCU로, TensorFlow for Microcontrollers에서 동작 인식, 온도 및 습도 예측 등 간단한 환경 데이터를 처리하는 데 사용됩니다.
• 활용 사례: 웨어러블 디바이스, 스마트 가전제품, 환경 센서 등에서 사용됩니다.
• 장점: 저전력, 소형 폼팩터, 간단한 AI 작업에 적합
• 단점: 메모리와 처리 성능이 낮아 복잡한 머신러닝 작업은 어려움
• 프로젝트 주제: 저전력 스마트 센서 네트워크
  SAMD21의 저전력 특성을 활용하여 센서 데이터를 수집하고 이를 중앙 서버로 전송하는 스마트 센서 네트워크를 구축할 수 있습니다.
  사용할 수 있는 AI 모델: 간단한 회귀 분석 및 예측 모델 (예: 온도 및 습도 데이터 예측)
  한계점: 매우 제한된 메모리와 연산 성능으로 인해 복잡한 AI 모델 실행은 어려움.
• 참고 레포지토리:
  • SAMD21 스마트 센서 네트워크 프로젝트: https://github.com/microchip-pic-avr-examples/samd21-sensor-network
• 공식 사이트 및 개발 도구:
  SAMD21 개발 키트: https://www.microchip.com/wwwproducts/en/ATSAMD21G18
  MPLAB X IDE: https://www.microchip.com/en-us/development-tools-tools-and-software/mplab-x-ide

 

6. 지원 MCU 정리

MCU	사양	특징	활용 사례
STM32F746	Cortex-M7, 216 MHz, 320KB RAM, 1MB Flash	고성능 DSP 처리	음성 인식, 제스처 인식
STM32H7	Cortex-M7, 480 MHz, 1MB RAM, 2MB Flash	높은 연산 능력	실시간 데이터 분석, 복잡한 AI 모델
ESP32	Xtensa LX6, 240 MHz, 520KB RAM, Wi-Fi	무선 통신 및 저전력	스마트 홈, IoT 애플리케이션
ESP8266	Tensilica L106, 80 MHz, 160KB RAM	저비용, Wi-Fi 내장	간단한 IoT 디바이스, 스마트 홈
nRF52840	Cortex-M4, 64 MHz, 256KB RAM	저전력, 블루투스 통합	웨어러블, 스마트 기기
Arduino Nano 33 BLE	Cortex-M4, 64 MHz, 256KB RAM	다양한 센서 내장, 저전력	환경 모니터링, 웨어러블
SAMD21	Cortex-M0+, 48 MHz, 32KB RA	저전력, 소형 폼팩터	스마트 가전제품, 동작 인식