Комментарии 22
Чем это отличается от тысячи других плат на esp/atmega/stm и подобных? Тем что не надо спаять пару проводов до датчика? ПО хабаровчане сами напишут (ну по крайней мере я - точно, но я и провода спаяю). Вот на свежем Миландровском (если не ошибся в названии, прошу поправить если что) бы выпустили я бы прикупил бы. Всё таки импортозамещение было бы.
Чем это отличается от тысячи других плат на esp/atmega/stm и подобных?
Тут главное - не перепутать причину и следствие. Мы не зарабатываем денег на изготовлении и продаже плат. Хотя бы потому, что зарабатывать на этом можно, только находясь в Китае. В остальных случаях, цены будут (и есть) конскими.
Но представьте. Вышла статья в стиле: "У нас есть приборы, но мы вам их не покажем". Интересно будет? Вряд ли. Поэтому должно быть нечто, что можно по итогу пощупать. А этим "нечто" является чип. Нутро этого чипа хорошо закрыто, но щупать снаружи можно - сколько угодно. И советы давать по доработке.
Хорошо, допустим мы говорим: "Хотите - берите наш чип, паяйте его, куда хотите и пробуйте". Многие купят просто так, чисто попробовать? Да никто не станет. Опять статья ни о чём. Значит, должна быть плата. Но какая? Тут мы вспоминаем, что мы не перепродаём чипы, привезённые с Марса. Прошивку разрабатывают наши сотрудники. И они должны быстро получить макетку и начать работать. Времени на коммутации и сборки стендов у них нет.
Поэтому первое, что было сделано - это такая полноценная плата в стиле "Взял и пользуешься". Она была доведена до ума первая, поэтому она пошла в продажу первая. Кто-то скажет, что не стыкуется - простую плату проще довести до ума. И будет прав. В условиях бесконечного количества конструкторов, которых можно загрузить в параллель много чем. А когда надо в первую очередь ЭТО и ещё другие коммерческие проекты - да, плата, которая не участвует во внутренних работах, будет стоять в очереди. Она и стояла. Правда, на столе у тестеров она уже есть.
Вот и получается, что статья - не про новую плату. А про закрытую "прошивку" одного из чипов, который на этой плате стоит. И плата хороша тем, что её взял и сразу работаешь. Собрать всё в кучу... Для этого должно быть непреодолимое желание. Практика показывает, что оно возникает у единиц. Но в статье сказано, что в ближайшем будущем, будет и для них плата. Там будет стоять исключительно процессор с установленными ключами шифрования, чтобы в него зашивать описываемую "прошивку" любых версий.
в дополнение вопрос: а какой чип Миландра вас интересует? ДСП или что-то другое? Спасибо!
возможно какието отдельные критерии отлавливать получится такой микросхемой. но так чтобы "приложил устройство, объяснил что эта 1 секунда работы есть правильная" и успокоился, не верю).
ML на ESP32?.. вот что-то никак в моей голове эти две сущности не складываются. Одно ядро процессора, 400кБ памяти ... 160МГц Мда... Что же за модель можно на такой балалайке запустить? Я просто только что экспериментировал с YOLO8 на Raspberry Pi 5+ Coral и мне оказалось мало...
Yolo достаточно требовательная, для расчетов кастомной нейронки при анализе звука вполне может хватить и мк с частотой 160МГц при наличии аппаратного умножения.
Ну тогда что угодно можно называть нейросетевым чипом - и ардуину и калькулятор. Всё может потянуть какую-нибудь нейросеть. У нематоды вся нервная система 302 нейрона, её цифровую копию можно запустить на чём угодно. Всё-таки в 2024 специализированными чипами для нейросетей называют что-то другое.
Если коротко, то разработчики на внутренних совещаниях говорили: "Сами удивляемся".
Я знаю, что там внутри ESN. И знаю, что ESN была взята не с потолка, а потому что в публикациях STшники писали, что у них с нею всё классно получилось. Поэтому было решено пойти по этой же дорожке. Идти пришлось с нуля, просто в том же направлении. Оказалось, что не обманули.
Насчёт экспериментов - проект длится больше года, так что быстрых результатов не было и у нас. И что там внутри - это такая тайна, что даже я только примерно знаю. Я, как и все пользователи, допущен только к внешней части этого чипа.
Но руководству передал. Может быть, пришлют разработчика поотвечать на комментарии.
В моём понимании нейросетевой чип - это тензорный акселератор типа гугловского Корала, а не микроконтроллер на esp32
Если бы мы распределяли бюджет на разработки - возможно, я бы даже занял Вашу позицию. Но у нас внутренний проект. Руководство решило рискнуть частью собственных средств. И сейчас на внутренних задачах уже что-то получается. Пора выходить на реальные.
Может так оказаться, что на реальных всё остановится. Но может и не оказаться. Так или иначе - надо пробовать. Собственно, может, после этой статьи, с кем-то совместно попробовать получится.
Если тема взлетит - работы всем хватит. И Кораллу, и ESPхе. По воробьям же не из пушек стреляют. Так что больше вариантов, хороших и разных.
Целью работ была именно проверка реализуемости каких-то нейросетевых задач на заведомо дешёвом оборудовании.
Ну от того, что бюджета хватило только на самокат, он от этого не становится ни самосвалом ни самолётом. В общем, было бы интересно узнать почему вы назвали его нейросетевым чипом и что вы на нём собираетесь гонять, по тому, что из статьи не понятно чего в нём нейросетевого, а по внешним признакам он на эту роль не тянет.
Ладно, пожелаем вам успеха и подождём когда у вас уже что-то получится и вы расскажете по-подробнее.
Правильно ли я понял, что продаваемый продукт - это две esp32 (C3 + S3) + рассыпуха по мелочи, в ESP32C3 зашит ноу-хау код, который управляется с ESP32S3, для которого уже пользователь с предоставленным SDK пишет программу?
Может, бинарь для C3 продавать отдельно, или слишком "неудобный" ценник получится?:) Нисколько не критикую, понятно, что софт пишут люди, которые хотят кушать, но ощущение, что для сокрытия его дороговизны все это в виде красивой платы сделано.
Забавно что ML легко адаптируют для определения вибраций мотора, но как то туго идёт внедрение ML для управления мотором чтобы не было вибраций.
Разработчики частотников про ML помалкивают и в свои векторные алгоритмы пока не внедряют.
Самая интересность возникает когда ML работает быстро. С ESP здесь уже не угнаться за трендами. Это не их ниша.
Продукт - это именно "прошивка". Но она защищённая. В чип C3 на обеих платах загружены ключи, чтобы можно было вливать "прошивки" новых версий, благо ESP32 это поддерживает. Установил ключи, потом файлы можно гонять свободно. Всё равно в них никто ничего не поймёт.
Платы же - это то, без чего "прошивку" не попробовать. Большая разработана для наших собственных разработчиков. Но и кому угодно она подойдёт, чтобы просто взять и пробовать, не тратя время и силы на подключение датчика. Малая - ну на ней как раз кроме чипа с ключами ничего и нет. Поэтому не надо думать о цене.
Хорошая идея, хотелось бы, увидеть #улей из данных пчёл. Хороший проект. Автор свяжитесь со мной есть идея, можем обсудить.
Не хочу обесценить вашу работу, искренне не понимаю. Если мы можем воспроизводимо подобрать сеты для "плохо" и "хорошо", то зачем нужен ML? Вот, допустим, две задачи:
Надо понимать, когда пора менять сверло. Берем и сверлим, пока сверлится, параллельно регистрируем звук и вибрацию, заодно оцениваем сверловку. Обычно можно на графиках поставить риску "пора менять"
Надо, чтобы шаговый двигатель побыстрее проскакивал резонанс. Смотрим вибрацию, ток и положение по энкодеру. Можно определить: ага, вибрация, пропуск шагов, повышаем частоту импульсов.
Возможно это для тех кто не хочет/не может/не умеет работать с графиками, выставления порогов.
Если мы можем воспроизводимо подобрать сеты для "плохо" и "хорошо", то зачем нужен ML?
Для того, чтобы можно было определять "хорошо" и "плохо" на информации, не являющейся частью исходных датасетов.
Принципиально бОльшую часть того, что делается с помощью маленьких нейросеток, можно делать алгоритмически. Но нейросетки обычно дают выше точность распознавания и меньшее энергопотребление.
Вы про многофакторный анализ, или к однофакторному это тоже относится?
К однофакторному это тоже относится. Например, нейронки в цепи обратной связи простейшего синхронного DC/DC конвертера позволяют повысить КПД в широком диапазоне нагрузок и умеют самостоятельно адаптироваться к особенностям конкретного экземпляра.
Озадачили вы меня, можно поподробнее, в идеале со статьей или примером?
С чем сравниваем? С простой обратной связью из компаратора и триггера, более сложной, с компенсатором, или с ШИМ-контроллером с логикой, например, с ПИ-регулятором?
Что регулируется, помимо заполнения ШИМ? Меня момент про адаптирование смущает.
Нейросетевой чип с интерфейсом, привычным Embedded программисту