Почему Облачная Система Управления Необходима Для Оптимизации Моделей Глубокого Обучения, Используемых В Умной Обуви?

Облачная система управления необходима, потому что аппаратное обеспечение умной обуви не обладает вычислительной мощностью, необходимой для обучения и оптимизации сложных моделей глубокого обучения. Она служит мостом, который передает необработанные данные из ограниченной среды обуви на мощные удаленные серверы, обеспечивая выполнение сложных задач обработки, которые в противном случае были бы невозможны.

Огромный объем необработанных данных датчиков, генерируемых умной обувью, требует архитектуры, способной к массовому хранению и высокопроизводительным вычислениям. Облако предоставляет необходимую инфраструктуру для архивирования этих данных и обеспечения непрерывной итерации алгоритмов, таких как DeepHAR, для долгосрочной точности.

Роль промежуточного программного обеспечения в обработке данных

Преодоление разрыва между аппаратным и программным обеспечением

Система управления действует как критически важное промежуточное программное обеспечение, расположенное между физическими датчиками и аналитическим бэкендом. Ее основная функция — беспрепятственно управлять процессами сбора, синхронизации и удаленной передачи данных.

Передача необработанных сигналов

Глубокое обучение требует детализированных данных, а не просто сводок. Эта система отвечает за передачу больших объемов необработанных сигналов датчиков с устройства в облако, обеспечивая целостность входных данных, используемых для обучения.

Преодоление вычислительных ограничений

Доступ к мощным ресурсам

Умная обувь ограничена сроком службы батареи и физическими размерами, что ограничивает ее вычислительные возможности. Перенося данные в облако, система использует мощные вычислительные ресурсы, способные справиться с высокой математической нагрузкой, необходимой для обучения моделей.

Обеспечение сложной оптимизации

Модели, такие как сети DeepHAR, включают в себя сложные структуры, для настройки которых требуется значительная вычислительная мощность. Облачная среда позволяет проводить сложную оптимизацию параметров, которую невозможно выполнить локально на микроконтроллере обуви.

Долгосрочное улучшение моделей

Архивирование огромных наборов данных

Оптимизация — это не разовое событие; она требует исторического контекста. Облачная архитектура обеспечивает архивирование огромных наборов данных, создавая богатую библиотеку паттернов движений с течением времени.

Непрерывная итерация

Доступ к этим архивированным данным позволяет осуществлять непрерывную итерацию алгоритмов. Постоянно переобучая модели на расширяющихся наборах данных, система обеспечивает повышение долгосрочной точности прогнозирования.

Понимание компромиссов

Зависимость от подключения

Хотя облако предлагает превосходную мощность, оно вводит зависимость от стабильности сети. Система полагается на успешную передачу больших пакетов данных, что означает, что оптимизация не может происходить без надежного канала синхронизации.

Задержка в обратной связи

Поскольку интенсивная обработка происходит удаленно, существует задержка между сбором данных и обновлением моделей. Эта архитектура отдает приоритет долгосрочной точности и глубине модели, а не мгновенному обучению на устройстве.

Сделайте правильный выбор для вашей цели

Чтобы эффективно использовать облачную систему для умной обуви, рассмотрите ваши конкретные цели оптимизации:

Если ваш основной фокус — точность модели: Отдавайте приоритет облачной архитектуре для архивирования всех необработанных сигналов датчиков, поскольку эти исторические данные необходимы для обучения сложных сетей DeepHAR.
Если ваш основной фокус — долговечность устройства: Передавайте все задачи интенсивного обучения промежуточному программному обеспечению облака, чтобы снизить вычислительную нагрузку на батарею и аппаратное обеспечение обуви.

Используя облако, вы превращаете умную обувь из простых сборщиков данных в интеллектуальные, развивающиеся инструменты прогнозирования.

Сводная таблица:

Функция	Обработка на устройстве	Облачное управление
Вычислительная мощность	Ограниченная (микроконтроллеры)	Высокопроизводительные серверы
Обработка данных	Только сводки в реальном времени	Массовое архивирование необработанных данных
Сложность модели	Простые/предобученные модели	DeepHAR и сложные итерации
Влияние на батарею	Высокий расход во время обработки	Низкий (обработка передается)
Цель оптимизации	Мгновенная, базовая обратная связь	Долгосрочная точность прогнозирования

Улучшите разработку вашей умной обуви с 3515

Как ведущий крупномасштабный производитель, обслуживающий мировых дистрибьюторов и владельцев брендов, 3515 предоставляет производственное превосходство, необходимое для создания сложной умной обуви. Наши комплексные производственные возможности охватывают все: от наших флагманских защитных ботинок и тактических ботинок до высокопроизводительных кроссовок и тренировочной обуви.

Независимо от того, интегрируете ли вы датчики для глубокого обучения или масштабируете традиционную линию обуви, мы предлагаем техническую экспертизу и мощности для массового производства, чтобы удовлетворить ваши конкретные требования. Сотрудничайте с производителем, который понимает будущее обуви.

Свяжитесь с нашей командой сегодня, чтобы обсудить ваш проект!

Ссылки

Luigi D’Arco, Huiru Zheng. DeepHAR: a deep feed-forward neural network algorithm for smart insole-based human activity recognition. DOI: 10.1007/s00521-023-08363-w

Эта статья также основана на технической информации из 3515 База знаний .