Здравствуйте все!


Я недавно довел до стадии бета-тестирования свою программу с оригинальным нейросетевым алгоритмом. Выложил в интернет.

Программа предназначена для обучения нейросети распознавать сигналы разных типов. Например, это могут быть сигналы от датчиков.

Предположим, мы хотим проанализировать принимаемый сигнал и узнать с помощью обученной нейросети, к какому типу он относится. Например, просто "хороший" он или "плохой".

Сейчас я работаю с информацией, выгруженной в файлы. Теперь у меня появилась идея запрограммировать обученной нейросетью микроконтроллер (например, ардуинку, для простоты).


Собственно, вопрос: что интересно распознавать, какие сигналы?

Например, у меня получается идентифицировать фазовый шум. Например, получается увидеть "степень синусовости" сигнала.

Подскажите, пожалуйста, варианты интересных и, главное, полезных задач для распознавания с помощью микроконтроллера.

Сигналы лучей поноса из Большого Магелланова облака в космосе распознает?

Добавлено after 1 minute 39 seconds:
Если серьезно, то Ардуина не имеет нейропроцессора, потому не пригодна для ваших восторженных експериментов.

Добавлено after 5 minutes 41 second:

Для этого надо пригласить обученного нейросетью филолога. Чтобы он дал определение слов "хороший" и "плохой".

Попробуйте сигнал с QPSK, аполучится с DQPSK модуляцией.... Наложите шум, выпадения, наложение другого канала с подобной модуляцией на меньше уровнем.... продолжайте использовать ИИ и помогать Америке и дальше разрабатывать новые системы связи, которые они применят в войне против нас.

Нейропроцессор не нужен. Сама обученная нейросеть - это простенький алгоритм, программируется путем Ctrl+C / Ctrl+V части моего кода. Там все самое тяжелое относится к обучению, а не к распознаванию.

Добавлено after 4 minutes 36 seconds:


Фазовая модуляция, ага. Подумаю над этим.



При чем тут Америка... Я пишу все с нуля, никаких вражеских C++ - классов не использую. Решаю чисто технические задачи, для нас, а не для них.

Научите уже нейросетку отличать хорошую песню от плохой. Задрала сгенерированная ей пошлятина, исполненная голосом Лучано Поворотти. (Это я про популярный год назад "Говновоз" и его производные.) Теперь нужен робот, который бы всё это слушал и писал соответствующие комменты.

А если серьёзно, то Вы не с той стороны зашли. Сначала необходимо определить реальную задачу, а уже потом искать пути её решения. У Вас такой задачи нет, зато есть путь. (Как в поговорке про самурая.)

Очень часто так бывает, что человек пытается решить реальную задачу, ничего не выходит, зато по ходу дела решается другая задача Так что это еще вопрос, какой путь - правильный.

В общем, чтобы было понятно, о чем идет речь, моя программка с описанием лежит здесь.

На фиг таких решальщиков! Ещё А.Пугачёва про таких пела: "Сделать хотел грозу, а получил козу". Кстати, песенка называется "Волшебник-недоучка". Послушайте её, песенка как раз в тему.

Ардуинка слаба ? Так вот в конце 80 годов под MS-DOS существовала программа Ребус, представляющая собой базу знаний по классификации ее авторов.
Ей можно было скормить серию примеров в словесном описании, а она на их основе формировала таблицу законов между ними, позволявшую получать решения для перечня элементов из описаний примеров.

Я ее дотошно тестировал - и надо сказать - ее ответы были более разумны, чем некоторые ответы и сейчас. Хотя, конечно, программа имела небольшие возможности в плане объемов запоминаемого материала.
Компы тогда ещё 512 КБ память имели, 4 МГц проц 8 разрядный и 10 МБ жёсткий диск.

Но тем не менее - функционировала....

Ааа, пнятна. Блин, попроще можно было как-то описать процесс копипасты в чят-бот и из него? Че вы какие-то заумные модные фразы пишите то - "обучение нейросети" и тп. Проще пишите - "скопипастил кусок кода в чят-бот, задал вопрос как это зделать, и чят-бот предложит вариант кода, его и скопировал обратно в ардуину". Всё ж проще, блин.
Такие задачи раньше решали и без чят-ботов.

Ага. Я сам понять не мог, как ТС собирается на абдурню засунуть нейросеть. А вона как, оказывается!
Тогда у меня тоже нейросетка. Мне дипсик вчера два косяка в моем коде нашел. Всë, у меня теперь STM32G0B1 с "нейросетевым USB-CDC" ☺
// кстати, дипсик мне предложил дальше с USB поковыряться, точней — поупражняться с power delivery. Но для этого моя девборда не годится, нужно что-то эдакое городить с китайским DC-DC, который до 100В входящее напряжение умеет. А то дам команду зарядке "давай мне 48В", и спалю нафиг "кренку" вместе с МК…

Тут рекламируют кластеры и мегакластеры на микроконтроллере CH32V003 (10 центов)
там 16 и 256 чипов - нейросети почему-то подразумевают

Но задался вопросом, а это всё реклама левая - чип там с кучей минусов !

сейчас AT32F421F8P7 (tssop20) Cortex-M4 микроконтроллер - 120МГц
(с DSP, но без FPU)
стоит 25 центов ( у нас на ОЗОНе от 32 р/шт )

а для Cortex-M4 есть библиотека NN-Lib
на основе которой говорят есть примеры на микроконтроллере - распознавание голоса
( ещё не искал )

А если кластер собрать (управлять допустим AT32F403A - например)

Да и просто много азиатских Cortex-M4F - недорогих сейчас
Вот на чём можно минимальные нейросети строить

Ну и сколько понадобится таких МК, чтобы, скажем, конкурировать хотя бы с моим дешевым i9, который я в прошлом году за 10тыр на алике купил?

Только если заняться больше нечем....
Такая нейросеть с треском проиграет одному многоядерному CPU типа WSE-3 с почти миллионом ядер + 44 GB ОЗУ на одной кремниевой пластине: https://www.cerebras.ai/chip
И по быстродействию и по потреблению.

Самый первый вопрос был именно про
использование нейросети на микроконтроллере

зачем какие-то i9 или многоядерники

минимальный Cortex-M4 предложил
на ардуине слабовато будет

хотя вот есть и на CH32V003 запускают - небольшое
https://github.com/brian-smith-github/c ... t543343529

и обработку сигналов - почему - нет ?

Хотите сделать аналог ЧатГПТ, но который будет думать над каждым вопросом ~миллион лет?
Или зачем?

Добавлено after 3 minutes 18 seconds:
Потому что "speech-to-text" нормально работал ещё на моём древнем i486dx4 100МГц в 90-х годах прошлого тысячелетия. А современные Cortex-M3/M4 (даже средние) зачастую уже обгоняют его по скорости на целочисленке. Так что - это не показатель.

вообще многое из того что сейчас даже не мыслят без ИИ всего какихто 40 лет назад вполне успешно делалось на простеньких 8051 и z80


можно сказать что всяческие эвристические алгоритмы и зализанные до блеска затюненый до совершенства код это "утраченные технологии"

О чем и речь. То, что я продвигаю - это на 90% алгоритм подготовки данных классическими математическими методами для подачи на нейросеть.
Сама моя нейросеть - это простейший персептрон с 2-3-4 слоями, который в режиме распознавания влет работает на Arduino Uno.

Что касается моих кодов на C++ для подготовки данных, то некоторые из них уже лет 10-15 висят в интернете и активно применяются программистами. Например: расчет спектра, алгоритм DMatrix.

Некоторые здесь просто никогда не пробовали ничего такого программировать.

Мой вопрос был не в том, можно ли впихнуть те или иные алгоритмы в Атмегу - сто раз уже впихивал. Если что, можно в СТМ впихнуть, не вопрос.

Вопрос - в том, какие сигналы интересно распознавать. Вопрос к инженерам, а не к знатокам чужих библиотек и откуда их можно скачать.