임베디드 뉴럴 네트워크에 대한 질문입니다

  • #3303964
    ㅎㅅ 117.***.189.83 303

    안녕하세요..
    어쩌다보니 뉴럴네트워크 공부중인 학생입니다..

    지금 하고있는게 팔근육 몇 군데 포인트에서 EMG 시그널을 받아서
    물건을 잡고있는 포즈를 분류하는걸 연구중입니다…

    데이터를 받아서 러닝하는건 PC에서 할거고
    최종적으로 나온 뉴럴넷을 pic같은 마이크로컨트롤러에 이식해서
    데이터 예측만 마이컨에서 이루어지도록 시스템을 짜려고 합니다만

    자료를 찾아보면 모두 Matlab이나 Python을 이용한것밖에 없고
    딥러닝, AI칩이 아예 따로 있는것같고..
    예측분류를 마이컨으로 하는건 불가능한건가요?

    지도교수님이 이쪽에 문회한이고 저도 어디 여쭤볼곳이 없어서….
    답변해주시면 감사하겠습니다.

    • neo 73.***.53.60

      페이퍼나 관련 MCU 개발 킷 을 보시죠?

      NN은 단지 필터 정도라고 생각 해도 되겠네요.
      갈길이 멀어 보이는데, 연구하고 싶은 분야를 세분화해서, 집중하는것이 어떨까 합니다.
      Matlab만으로도 충분할 것 같습니다.

    • 반도체쟁이 134.***.220.74

      그 동작 분류자체를 on-the-fly로 마이컴에서 돌리는 건 별로 좋아 보이지 않습니다. 할수는 있겠지만 모델자체를 만들고 그걸 콘트롤러에서 돌리기 위해 필요한 환경셋업에 일이 너무 많을 것 같아요. 제어목적의 마이크로 콘트롤러로는 DNN 연산이 가능하지도 않구요.

      먼저 모델을 구성하고 EMG시그널을 받아서 오프라인에서 학습, 분류하는 연구만으로도 의미있는 일이 될겁니다. 석/박 어느 과정인지 모르겠지만 저렇게 on-the-fly로 임베디드 하드웨어환경에서 예측/분석을 1인 연구로 하기에는 무리가 있습니다.

    • 궁금이 71.***.184.85

      마이컨으로 예측 분류 만들기는 연산이 딸릴것 같습니다.
      Nvidia TX2 관련 보드가 있는데, 이것도 크기가 그리 작지는 않습니다
      (물론 현재 나온 타 회사의 보드보단 작습니다만).
      일단 원보드 칩셋 환경 혹은 컨트롤러 관련 보드 환경을 다시 spec
      정하시고, job load를 어디에 하면 좋을지도 고려해 보셔야 할 것 같네요.
      환경을 정할 수 있는 범위에서 정하지 않으면 진짜 삽질하다 끝날 수 가
      있어 보이는 플젝 같아요. 🙂

    • 175.***.23.210

      뉴럴넷이 안복잡하다면 마이컨이 제공하는 뉴럴넷툴킷 찾기 힘드니 그냥 구현해서 넣으믄됩니다. 컨볼루션연산을 c랭기지같은걸로 그냥 짜는거죠. 엑티베이션펑션을 복잡한거 안쓰시믄 기능은 동작될듯요.
      그전에 원하는 speed와 마이컨의 몇 hz로 동작하고 1cycle당 연산량이 얼만지. 뉴럴넷계산에 몇 cycle이 필요한지 계산부터 해보셔야할듯요

    • 175.***.23.210

      뉴럴넷이 안복잡하다면 마이컨이 제공하는 뉴럴넷툴킷 찾기 힘드니 그냥 구현해서 넣으믄됩니다. 컨볼루션연산을 c랭기지같은걸로 그냥 짜는거죠. 엑티베이션펑션을 복잡한거 안쓰시믄 기능은 동작될듯요.
      그전에 원하는 speed와 마이컨의 몇 hz로 동작하고 1cycle당 연산량이 얼만지. 뉴럴넷계산에 몇 cycle이 필요한지 계산부터 해보셔야할듯요. 뉴럴넷이 계속 바뀔거라면 직접구현해서 넣는 하드코딩 방식은 힘들겠네요.

    • 지나다가 73.***.206.146

      요즘 프로세서 좋은 것들 싸게 나오는데 pic이 여전히 매력이 있는지 모르겠네요

    • ㅎㅅ 121.***.100.194

      안녕하세요 질문자입니다.
      모두들 답변 감사드립니다.. 하나하나 자세히 읽어보았습니다.
      지금 분류는 pc로 학습중인데 뉴럴넷이 아달라인같이 안복잡한거라면 이식가능할것같은데 정확도가 떨어질것같고..
      일단 좀더 학습을 해봐야 이식가능한지 아닌지 알수있을것같습니다.
      저 연구를 하는이유가 최종적으로는 산업용 엑소스켈레톤을 개발하기 위해서인데, 그렇기 때문에 마이컨에 이식하려고 하는것이지요..
      굳이 pic를 쓰는 이유는.. 석사생은 교수님이 하라고하면 할수밖에없는 위치라….

      교수님이 본인 전공분야도 아닐뿐더러 잘 모르는분야를 그저 ‘되지않을까요?’ 하고 시키시는데 미치겠습니다…
      심지어 머신러닝 딥러닝을 그냥 학교에서 수업만 들었었지 실제로 적용해보거나 해본적도 없으면서.. 그냥 미치겠습니다

      아무튼 답변 정말 감사드립니다..
      일단 좀더 해보고 성공적으로 이식을 하든 논문주제를 바꾸든 해야할것같습니다.

    • 지나다가 174.***.57.204

      글쎄요 pic으로 구현하면 많은 것을 배울겁니다. 단 시간도 엄청 걸리겠죠. 단순한 pic은 주변회로 인터페이스 시키고 시스템 구현하고 노이즈 잡고 하느라 본 연구보다 주변 기술 습득하는데 시간을 많이 보내게 됩니다. 그게 엔지니어링의 특성이기도 하지만…
      상위 pic을 쓰면 예를 들어 TI의 칩과 비교할 때 가격이 별차이 없지 않을까요?

      시스템에서 프로세서의 가격은 이미 별로 중요치 않습니다. 개발환경이 편하고 외부와 인터페이스 및 확장성이 용이한 칩이 대학에서는 더 유리할 수 있죠

      대학원생이면 어떻게 자신에게 주어진 시간을 잘 활용할 수 있을지 교수님과 의논해서 좋은 방향잡으시길 바래요