Apa itu TinyML? Panduan Lengkap dan Aplikasi di Berbagai Bidang

Dalam beberapa tahun terakhir, kita telah menyaksikan perkembangan pesat dalam bidang kecerdasan buatan (AI) dan machine learning. Namun, tahukah Anda bahwa ada terobosan baru yang memungkinkan kita menjalankan model AI yang canggih pada perangkat keras yang sangat kecil dan hemat energi? Terobosan inilah yang dikenal sebagai TinyML. TinyML membuka pintu untuk berbagai aplikasi baru yang sebelumnya tidak mungkin dilakukan, mulai dari perangkat wearable yang memantau kesehatan hingga sensor pintar yang memantau kondisi lingkungan. Dengan kata lain Penerapan TinyML berpotensi untuk merevolusi cara kita berinteraksi dengan teknologi dan dunia di sekitar kita.

Apa Itu TinyML?

TinyML adalah singkatan dari Tiny Machine Learning. TinyML merupakan bidang yang berkembang pesat di persimpangan antara algoritma machine learning dan sistem embedded yang sangat kecil (microcontroller). Secara sederhana, TinyML adalah upaya untuk menjalankan model machine learning pada perangkat keras yang memiliki keterbatasan sumber daya, seperti daya komputasi, memori, dan konsumsi daya yang sangat rendah. Dasar-dasar TinyML melibatkan optimasi model dan algoritma agar dapat berjalan secara efisien pada perangkat keras yang terbatas ini.

Cara Kerja TinyML

TinyML bekerja dengan cara yang mirip dengan machine learning tradisional, tetapi dengan beberapa penyesuaian penting. Proses machine learning pada resource-constrained devices melibatkan beberapa tahap utama:

1. Pengumpulan Data: Data dikumpulkan dari sensor atau sumber lain.
2. Pelatihan Model: Model machine learning dilatih menggunakan data yang telah dikumpulkan. Pelatihan ini biasanya dilakukan di komputer atau server yang kuat.
3. Optimasi Model: Model yang telah dilatih kemudian dioptimalkan agar dapat berjalan pada perangkat keras yang terbatas. Proses ini melibatkan teknik seperti kuantisasi (mengurangi presisi angka dalam model) dan pemangkasan (menghilangkan bagian model yang kurang penting).
4. Deployment: Model yang telah dioptimalkan kemudian di-deploy ke perangkat TinyML, seperti microcontroller.
5. Inferensi: Perangkat TinyML menggunakan model yang telah di-deploy untuk melakukan inferensi atau prediksi berdasarkan data baru yang diterima dari sensor.

Meskipun pelatihan model biasanya dilakukan di komputer yang kuat, inferensi dilakukan langsung di perangkat TinyML. Hal ini memungkinkan perangkat untuk merespons data secara real-time tanpa perlu terhubung ke internet atau cloud. Berbagai tools dan framework telah dikembangkan untuk memfasilitasi pengembangan TinyML, meskipun tidak akan dibahas secara spesifik di sini.

Komponen Utama TinyML

Untuk memahami TinyML, penting untuk mengetahui komponen utama yang terlibat:

• Microcontroller: Ini adalah “otak” dari perangkat TinyML. Microcontroller adalah chip kecil yang berisi prosesor, memori, dan input/output (I/O) yang dapat diprogram. Microcontroller yang digunakan dalam TinyML biasanya memiliki daya komputasi yang terbatas dan konsumsi daya yang sangat rendah.
• Sensor: Sensor digunakan untuk mengumpulkan data dari lingkungan sekitar. Data ini kemudian digunakan oleh model TinyML untuk melakukan inferensi. Contoh sensor yang umum digunakan dalam TinyML antara lain sensor suhu, kelembaban, gerakan, dan suara.
• Low-Power Communication Technologies: Meskipun tidak selalu diperlukan, beberapa aplikasi TinyML mungkin memerlukan kemampuan untuk berkomunikasi dengan perangkat lain atau dengan cloud. Untuk itu, digunakan teknologi komunikasi nirkabel yang hemat daya seperti Bluetooth Low Energy (BLE) atau LoRaWAN.

Perangkat keras yang dibutuhkan untuk TinyML umumnya adalah microcontroller dengan kemampuan pemrosesan yang memadai, memori yang cukup untuk menyimpan model dan data, serta sensor yang relevan dengan aplikasi yang dituju.

Aplikasi TinyML

TinyML memiliki potensi aplikasi yang sangat luas di berbagai bidang. Beberapa contoh aplikasi TinyML yang menjanjikan akan diuraikan pada subjudul di bawah ini.

Predictive Maintenance di Industri

Dalam industri manufaktur, predictive maintenance (pemeliharaan prediktif) sangat penting untuk mencegah kerusakan mesin dan mengoptimalkan jadwal perawatan. TinyML memungkinkan sensor dipasang pada mesin untuk memantau kondisi mesin secara real-time. Model TinyML dapat mendeteksi anomali atau pola yang mengindikasikan potensi kerusakan sebelum kerusakan tersebut benar-benar terjadi. Studi kasus penerapan TinyML di industri menunjukkan bahwa pendekatan ini dapat mengurangi downtime mesin dan biaya perawatan secara signifikan.

Smart Agriculture dengan Sensor Tanah

Dalam pertanian presisi, TinyML dapat digunakan untuk memantau kondisi tanah dan tanaman secara lebih efisien. Sensor tanah yang dilengkapi dengan kemampuan TinyML dapat mengukur parameter seperti kelembaban, suhu, dan kandungan nutrisi tanah. Data ini kemudian digunakan untuk mengoptimalkan irigasi, pemupukan, dan tindakan pertanian lainnya. Contoh nyata dari aplikasi ini adalah penggunaan sensor tanah pintar untuk memantau kelembaban tanah secara real-time dan mengontrol sistem irigasi secara otomatis.

Perangkat Wearable untuk Kesehatan

TinyML memungkinkan pengembangan perangkat wearable (dapat dipakai) yang lebih cerdas dan hemat energi untuk pemantauan kesehatan. Perangkat ini dapat memantau berbagai parameter fisiologis, seperti detak jantung, tekanan darah, dan tingkat aktivitas. Model TinyML dapat mendeteksi dini penyakit jantung, memantau kualitas tidur, atau bahkan memberikan peringatan dini tentang potensi masalah kesehatan lainnya. Contohnya, jam tangan pintar yang dilengkapi dengan TinyML dapat mendeteksi fibrilasi atrium (gangguan irama jantung) secara real-time.

Smart Home dan Otomasi Bangunan

Dalam lingkungan smart home dan otomasi bangunan, TinyML dapat digunakan untuk meningkatkan efisiensi energi, keamanan, dan kenyamanan. Sensor pintar yang dilengkapi dengan TinyML dapat digunakan untuk pengenalan suara untuk kontrol perangkat, deteksi kebocoran gas, atau bahkan mengontrol pencahayaan dan suhu ruangan secara otomatis berdasarkan preferensi penghuni. Sebagai contoh penggunaan yang lebih spesifik, sistem keamanan rumah yang menggunakan TinyML dapat mendeteksi suara pecah kaca dan secara otomatis memberi tahu pemilik rumah atau layanan keamanan.

Pengawasan Lingkungan

TinyML dapat digunakan untuk memantau kualitas udara, mendeteksi kebakaran hutan, atau memantau kondisi lingkungan lainnya secara lebih efisien. Sensor yang dilengkapi dengan TinyML dapat ditempatkan di lokasi terpencil dan beroperasi dengan daya baterai yang tahan lama. Data yang dikumpulkan dapat digunakan untuk memberikan peringatan dini tentang potensi bencana alam atau untuk memantau dampak perubahan iklim.

Baca juga: AI: Prediksi Kebakaran Hutan, Deteksi Dini, dan Pemetaan Area

Keunggulan TinyML

TinyML menawarkan sejumlah keunggulan dibandingkan dengan pendekatan machine learning tradisional atau solusi berbasis cloud. Berikut penjelasan detailnya:

Efisiensi Energi

TinyML dirancang untuk beroperasi pada perangkat keras yang sangat hemat energi. Hal ini memungkinkan perangkat TinyML untuk beroperasi dengan daya baterai yang tahan lama atau bahkan menggunakan sumber energi terbarukan seperti panel surya.

Latensi Rendah

Karena inferensi dilakukan langsung di perangkat, TinyML memiliki latensi yang sangat rendah. Ini berarti perangkat dapat merespons data secara real-time tanpa perlu menunggu data dikirim ke cloud dan diproses di sana.

Privasi Data

Dengan TinyML, data diproses secara lokal di perangkat. Hal ini meningkatkan privasi data karena data sensitif tidak perlu dikirim ke cloud atau pihak ketiga.

Biaya Rendah

Perangkat keras yang digunakan dalam TinyML, seperti microcontroller, umumnya lebih murah daripada perangkat keras yang dibutuhkan untuk menjalankan model machine learning yang lebih kompleks. Selain itu, biaya operasional TinyML juga lebih rendah karena tidak memerlukan koneksi internet yang konstan atau biaya komputasi cloud.

Tantangan dalam Implementasi TinyML

Meskipun menawarkan banyak keunggulan, implementasi TinyML juga menghadapi beberapa tantangan, di antaranya:

Keterbatasan Sumber Daya Komputasi

Microcontroller memiliki sumber daya komputasi yang terbatas, seperti daya pemrosesan dan memori. Hal ini membatasi ukuran dan kompleksitas model machine learning yang dapat dijalankan pada perangkat TinyML.

Optimasi Model Machine Learning

Untuk menjalankan model machine learning pada perangkat keras yang terbatas, diperlukan optimasi model yang signifikan. Proses ini melibatkan teknik seperti kuantisasi dan pemangkasan, yang dapat mengurangi akurasi model jika tidak dilakukan dengan hati-hati.

Ketersediaan Data yang Terbatas

Pelatihan model machine learning membutuhkan data yang cukup. Namun, dalam beberapa aplikasi TinyML, pengumpulan dan pelabelan data dapat menjadi sulit dan mahal, terutama jika data tersebut harus dikumpulkan dari lingkungan yang sulit dijangkau atau jika pelabelan data memerlukan keahlian khusus.

Keamanan Perangkat

Perangkat TinyML sering kali ditempatkan di lingkungan yang tidak aman atau sulit dijangkau. Hal ini meningkatkan risiko keamanan, seperti pencurian atau perusakan perangkat. Selain itu, perangkat TinyML juga rentan terhadap serangan siber, terutama jika perangkat tersebut terhubung ke jaringan.

Masa Depan TinyML

TinyML adalah bidang yang berkembang pesat, dan masa depannya sangat menjanjikan. Dengan kemajuan teknologi microcontroller, sensor, dan algoritma machine learning, kita dapat mengharapkan perangkat TinyML yang lebih canggih dan efisien di masa depan. Beberapa tren dan riset terkini dalam TinyML meliputi:

• Pengembangan microcontroller yang lebih kuat dan hemat energi.
• Pengembangan algoritma machine learning yang lebih efisien untuk perangkat keras yang terbatas.
• Penerapan TinyML dalam bidang-bidang baru, seperti robotika, kendaraan otonom, dan augmented reality.
• Integrasi TinyML dengan teknologi lain, seperti 5G dan blockchain.

Perkembangan TinyML juga sangat erat kaitannya dengan Edge Computing. Jika TinyML memungkinkan pemrosesan di perangkat, Edge Computing memfasilitasi pemrosesan di server yang berada di lokasi terdekat. Kedepan akan ada kolaborasi yang apik antara TinyML dan Edge Computing. Begitupula dengan Embedded System yang menjadi dasar dari hardware TinyML, bukan tidak mungkin perkembangan TinyML akan bersinergi, menghasilkan perangkat dengan kepintaran dan efektifitas yang lebih baik.

Kesimpulan

TinyML adalah terobosan baru yang memungkinkan kita menjalankan model machine learning yang canggih pada perangkat keras yang sangat kecil dan hemat energi. TinyML membuka pintu untuk berbagai aplikasi baru yang sebelumnya tidak mungkin dilakukan, dan memiliki potensi untuk mengubah cara kita berinteraksi dengan teknologi dan dunia di sekitar kita. Meskipun ada beberapa tantangan dalam implementasi TinyML, perkembangan teknologi yang pesat menunjukkan bahwa masa depan TinyML sangat menjanjikan.

Dengan berbagai potensi yang telah dipaparkan, apakah Anda melihat bagaimana TinyML dapat berperan dalam bidang yang Anda geluti? Atau, mungkin Anda membayangkan inovasi apa yang dapat diciptakan dengan mengintegrasikan TinyML dalam kehidupan sehari-hari?

Jika anda ingin mengembangkan sistem yang memanfaatkan TinyML, Kirim.ai merupakan pilihan yang tepat. Sebagai penyedia solusi digital terdepan, Kirim.ai memiliki keunggulan dalam pengembangan platform yang lengkap, termasuk aplikasi mobile (iOS & Android) dan website, yang dapat diintegrasikan dengan teknologi TinyML. Pelajari lebih lanjut bagaimana Kirim.ai dapat membantu mewujudkan ide inovatif Anda.