{"id":73247,"date":"2023-09-21T14:00:21","date_gmt":"2023-09-21T12:00:21","guid":{"rendered":"https:\/\/botland.com.pl\/blog\/tinyml-rewolucja-w-uczeniu-maszynowym-na-mikrokontrolerach\/"},"modified":"2026-04-08T11:05:50","modified_gmt":"2026-04-08T09:05:50","slug":"tinyml-eine-revolution-des-maschinellen-lernens-auf-mikrocontrollern","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/botland.de\/blog\/tinyml-eine-revolution-des-maschinellen-lernens-auf-mikrocontrollern\/","title":{"rendered":"TinyML: Eine Revolution des maschinellen Lernens auf Mikrocontrollern"},"content":{"rendered":"Lesezeit<\/span> 5<\/span> min.<\/span><\/span>\t\t
\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t
\n\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

K\u00fcnstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, neuronale Netze<\/strong> oder gro\u00dfe Sprachmodelle<\/strong>. Dies sind Konzepte, die sich immer h\u00e4ufiger durchsetzen. Dank des technologischen Fortschritts sind diese nicht mehr nur einigen wenigen Spezialisten vorbehalten, sondern f\u00fcr jedermann mit Internetzugang zug\u00e4nglich. <\/p>\n

Bis vor kurzem war eine erhebliche Rechenleistung erforderlich, um maschinelles Lernen<\/strong> – ein Schl\u00fcsselbereich der k\u00fcnstlichen Intelligenz – in Ger\u00e4te zu integrieren. Die j\u00fcngsten Technologietrends und die Entwicklung von “No-Code”-Tools, mit denen Anwendungen ohne das Schreiben von Codes erstellt werden k\u00f6nnen, haben uns jedoch die TinyML-Technologie<\/strong> beschert. Sie revolutioniert den Ansatz des maschinellen Lernens auf dem Ger\u00e4t, indem sie die Verarbeitung von Daten direkt vor Ort erm\u00f6glicht, ohne dass diese in die Cloud \u00fcbertragen werden m\u00fcssen.<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t

Was ist TinyML und warum lohnt es sich, sich damit zu besch\u00e4ftigen?<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

Was genau ist TinyML<\/strong>? Es ist die Abk\u00fcrzung von “tiny machine learning” (winziges maschinelles Lernen), einem Bereich, der sich auf die Ausf\u00fchrung von maschinellen Lernmodellen auf Mikrocontrollern und Ger\u00e4ten des Internets der Dinge (IoT) konzentriert.<\/strong> Mit TinyML sind wir nun in der Lage, Daten zu verarbeiten und Entscheidungen lokal zu treffen, so dass keine Informationen, z. B. von Sensoren, an externe Server gesendet werden m\u00fcssen.<\/p>\n

Die in TinyML verwendeten Modelle sind in Bezug auf Gr\u00f6\u00dfe und Leistung optimiert, so dass sie auch auf weniger leistungsf\u00e4higen Chips laufen k\u00f6nnen und dennoch ein zufriedenstellendes Ma\u00df an Genauigkeit bieten.<\/p>\n

Mit der zunehmenden Anzahl von IoT-Ger\u00e4ten und der wachsenden Bedeutung des Datenschutzes wird TinyML zu einem wichtigen Werkzeug. Dank der M\u00f6glichkeit, Daten lokal zu verarbeiten, verlassen sensible Informationen das Ger\u00e4t nicht, was die Privatsph\u00e4re der Nutzer erheblich verbessert. Dar\u00fcber hinaus verringert die lokale Datenverarbeitung die Latenzzeit, senkt den Stromverbrauch und verl\u00e4ngert die Batterielebensdauer unserer Ger\u00e4te, was f\u00fcr IoT-Ger\u00e4te, die \u00fcber lange Zeitr\u00e4ume, z. B. mehrere Jahre, autonom arbeiten m\u00fcssen, entscheidend ist.<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t

Schl\u00fcsseltechnologien und Bibliotheken in der TinyML-Welt<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

Mit dem Schwerpunkt auf der Ausf\u00fchrung von Modellen des maschinellen Lernens auf Mikrocontrollern und anderen kleinen Ger\u00e4ten verwendet TinyML eine Reihe von spezialisierten Bibliotheken und Technologien. Hier sind einige von ihnen:<\/p>\n