基於 FIWARE 的增強型網路實體系統架構，結合微型機器學習和機器學習操作：以城市交通系統為例

核心概念

本文提出一個基於 FIWARE 的增強型架構，透過整合微型機器學習（tinyML）和機器學習操作（MLOps），實現網路實體系統中 tinyML 的完整生命週期管理，並以智慧交通系統為例展示其應用。

摘要

文獻類型：研究論文

書目資訊：

Conde, J., Munoz-Arcentales, A., Alonso, Á., Salvachúa, J., & Huecas, G. (2024). Enhanced FIWARE-Based Architecture for Cyberphysical Systems With Tiny Machine Learning and Machine Learning Operations: A Case Study on Urban Mobility Systems. IT Professional. https://doi.org/10.1109/MITP.2024.3421968

研究目標：

本研究旨在探討如何將 tinyML 和 MLOps 整合到基於 FIWARE 的網路實體系統架構中，以解決傳統 CPS 架構在處理 AI 模型時所面臨的延遲、網路負擔和設備連接問題。

研究方法：

• 本文首先回顧了 CPS、tinyML 和 MLOps 的相關概念和挑戰。
• 接著，作者提出了一個基於 FIWARE 的增強型架構，該架構整合了 tinyML 和 MLOps，並詳細說明了各個組件的功能和交互方式。
• 為了驗證所提出的架構，作者設計了一個智慧交通系統的案例研究，展示了如何利用該架構實現車輛密度預測和交通管制。

主要發現：

• 本研究提出的 FIWARE 架構能夠有效地整合 tinyML 和 MLOps，實現網路實體系統中 tinyML 模型的完整生命週期管理。
• 案例研究結果表明，該架構能夠有效地部署和執行 tinyML 模型，並根據預測結果進行交通管制，提升交通效率。

主要結論：

• 整合 tinyML 和 MLOps 的 FIWARE 架構為開發和部署基於 AI 的 CPS 提供了一個可行且有效的解決方案。
• 未來研究方向包括：擴展架構以支持更多 MLOps 和高階協調器、在不同領域的案例研究中驗證架構的有效性、以及將訓練階段更靠近 IoT 設備的聯邦式 Context Broker 的研究。

研究意義：

本研究對於推動 tinyML 和 MLOps 在網路實體系統中的應用具有重要意義，為智慧城市、智慧交通等領域的發展提供了新的思路和方法。

研究限制和未來研究方向：

• 本文提出的架構尚未在真實環境中進行大規模部署和測試。
• 未來研究可以探討如何進一步優化架構性能、提升模型準確性和安全性。

統計資料

到 2021 年，全球有 122 億台活躍的物聯網設備，預計到 2025 年將增加到約 270 億台。
large_model 訓練時間為 301.83 毫秒，進行 3,267 次預測需要 9.18 毫秒（平均每次預測 2.81 微秒），佔用 2.79 MB 空間。
tiny model 訓練和轉換時間為 65.54 毫秒（減少 78.3%），進行 3,267 次預測需要 1.61 毫秒（平均每次預測 0.49 微秒），佔用 0.13 MB 空間（比 large_model 小 95.35%）。

引述

從以下內容提煉的關鍵洞見

Enhanced FIWARE-Based Architecture for Cyberphysical Systems With Tiny Machine Learning and Machine Learning Operations: A Case Study on Urban Mobility Systems

by Javi... 於 arxiv.org 11-22-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.13583.pdf

深入探究

除了智慧交通系統，該架構還可以用於哪些其他領域的網路實體系統？

除了智慧交通系統，此架構由於其利用 FIWARE 生態系統的特性，可以應用於各種需要 tinyML 和 MLOps 的網路實體系統（CPS）領域。以下是一些例子：

智慧農業： 可以部署在農田的感測器收集土壤濕度、溫度和光照等數據。基於 tinyML 的模型可以在邊緣設備上運行，根據實時數據優化灌溉和施肥，並及時發現病蟲害。
智慧醫療： 可穿戴設備可以收集患者的心率、血壓和睡眠模式等生理數據。tinyML 模型可以分析這些數據，以便在邊緣設備上進行疾病預測和健康狀況監測，並在緊急情況下發出警報。
智慧能源： 智能電網中的傳感器可以收集電力消耗數據。tinyML 模型可以優化能源分配，預測用電峰值，並檢測潛在的故障或異常。
工業自動化： 在生產線上的感測器可以收集設備運行狀態、環境數據等信息。tinyML 模型可以實現預測性維護，優化生產流程，並提高生產效率。
總之，任何需要在資源受限的邊緣設備上進行數據分析和決策的 CPS 應用場景都可以從這個架構中受益。

如果 IoT 設備的資源更加受限，如何進一步優化 tinyML 模型的大小和計算複雜度？

如果 IoT 設備的資源更加受限，可以採取以下策略進一步優化 tinyML 模型的大小和計算複雜度：

模型壓縮：

剪枝（Pruning）： 移除對模型預測能力貢獻較小的神經元或連接，從而減小模型大小和計算量。
量化（Quantization）： 使用低精度數據類型（例如 8 位整數）表示模型參數，從而減小模型大小和內存佔用。
知識蒸餾（Knowledge Distillation）： 使用一個較大的、訓練好的模型（教師模型）來訓練一個較小的模型（學生模型），使學生模型學習到教師模型的知識，從而獲得相似的性能。

模型設計：

選擇輕量級模型架構： 使用專為資源受限設備設計的模型架構，例如 MobileNet、SqueezeNet 等。
特徵選擇： 選擇對模型預測能力貢獻最大的特徵，減少輸入數據的維度，從而降低模型的計算複雜度。

硬件加速：

使用專用硬件： 使用專為機器學習任務設計的硬件加速器，例如 Google 的 Edge TPU、Arm 的 Ethos-N 等。
利用硬件特性： 針對特定硬件平台優化模型，例如利用 SIMD 指令集加速矩陣運算。
通過結合以上策略，可以有效地減小 tinyML 模型的大小和計算複雜度，使其能夠在資源更加受限的 IoT 設備上運行。

如何確保在邊緣設備上運行的 tinyML 模型的安全性？

確保在邊緣設備上運行的 tinyML 模型的安全性至關重要，可以採取以下措施：

安全啟動和固件更新：

安全啟動： 確保設備僅加載受信任的軟件，防止惡意軟件注入。
安全的固件更新機制： 驗證更新的真實性和完整性，防止未經授權的更新或惡意軟件的安裝。

數據安全：

數據加密： 對敏感數據進行加密，無論是在存儲還是傳輸過程中，防止未經授權的訪問。
數據完整性驗證： 使用哈希函數或數字簽名等技術驗證數據的完整性，防止數據被篡改。

模型安全：

模型驗證： 在部署之前，對模型進行嚴格的驗證，確保其符合預期行為，並防止惡意模型的部署。
模型保護： 使用代碼混淆、模型加密等技術保護模型，防止逆向工程和未經授權的訪問。

訪問控制：

身份驗證和授權： 對設備和用戶進行身份驗證，並根據其角色授予相應的訪問權限，防止未經授權的訪問和操作。

監控和日誌記錄：

實時監控： 監控設備和模型的運行狀態，及時發現異常行為。
安全日誌記錄： 記錄設備和模型的操作日誌，以便於安全審計和事件追溯。
此外，還應關注 tinyML 生態系統的安全最佳實踐，例如使用安全的開發工具和庫，定期進行安全漏洞掃描和修復，以及對相關人員進行安全培訓等。