Exploiter l'apprentissage machine en périphérie pour la reconnaissance d'activités

Ces dernières années, l'utilisation de dispositifs intelligents comme les smartphones et les montres connectées a explosé. Ces appareils sont équipés de capteurs intégrés qui peuvent suivre les activités des utilisateurs, fournissant des informations précieuses. La méthode qui utilise ces capteurs avec l'apprentissage automatique pour identifier les activités humaines s'appelle la Reconnaissance d'activités humaines (HAR). Ce système attire l'attention car il permet de détecter les activités en temps réel sans nécessiter un accès constant à Internet.

#Qu'est-ce que l'apprentissage automatique en périphérie ?

L'apprentissage automatique en périphérie (Edge ML) désigne la pratique de faire fonctionner des processus d'apprentissage automatique sur les appareils eux-mêmes au lieu de se fier uniquement aux serveurs cloud distants. Ce changement est important pour plusieurs raisons :

1. Latence réduite : Le traitement des données se fait plus rapidement car il n'a pas besoin de voyager vers le cloud et de revenir. Cette réponse rapide est cruciale pour les applications qui nécessitent une action immédiate.

2. Confidentialité des données : En gardant les données sur l'appareil, les utilisateurs ont un meilleur contrôle sur leurs informations personnelles. Les données sensibles n'ont pas besoin d'être envoyées sur Internet, ce qui réduit le risque d'accès non autorisé.

3. Moins de dépendance à la connectivité : Les utilisateurs peuvent toujours accéder aux services même lorsqu'ils sont hors ligne, rendant le système plus fiable dans divers environnements.

#Les défis de l'apprentissage automatique en périphérie

Malgré ses avantages, l'Edge ML a ses propres défis :

1. Stockage limité des appareils : Les appareils Edge ont souvent moins de capacité de stockage par rapport aux serveurs cloud. Cette limitation rend difficile le stockage de grandes quantités de données pour l'entraînement.

2. Moins de puissance de calcul : La capacité de traitement des appareils n'est généralement pas aussi puissante que celle des serveurs cloud. Cela signifie que des modèles d'apprentissage automatique complexes peuvent ne pas bien fonctionner sur l'appareil.

3. Consommation d'énergie : Les appareils Edge dépendent généralement de l'alimentation par batterie. Donc, exécuter des calculs intensifs peut rapidement épuiser leur autonomie.

#Le rôle des appareils intelligents dans HAR

Les appareils intelligents incluent les smartphones, les montres connectées et d'autres technologies portables qui peuvent surveiller l'activité des utilisateurs à travers divers capteurs comme les accéléromètres et les gyroscopes. Ces capteurs peuvent collecter des données reflétant les mouvements et actions de l'utilisateur, aidant à identifier ce qu'il fait à tout moment.

Par exemple, une montre connectée peut déterminer si l'utilisateur marche, court ou est assis, en fonction des données collectées par ses capteurs. En s'appuyant sur ces appareils, les systèmes HAR peuvent fournir des retours personnalisés et un soutien pour des activités comme le suivi de la condition physique ou la surveillance de la santé.

#Apprentissage traditionnel vs. apprentissage basé sur l'Edge

L'HAR traditionnel repose généralement sur l'envoi de données à un serveur cloud pour traitement. Voici comment ça fonctionne généralement :

1. Les données sont collectées depuis l'appareil de l'utilisateur.
2. Ces données sont ensuite envoyées à un serveur cloud pour analyse.
3. Le serveur cloud traite les données et renvoie les résultats à l'appareil de l'utilisateur.

Cette approche centralisée a quelques inconvénients clés :

• Haute latence : Des délais peuvent survenir car les données doivent voyager vers le cloud et revenir.
• Flexibilité limitée : Personnaliser le système pour des utilisateurs individuels est plus compliqué puisque toutes les données sont traitées collectivement.
• Préoccupations concernant la vie privée : L'envoi de données vers le cloud augmente le risque d'exposition à un accès non autorisé.

En revanche, l'Edge ML traite les données localement sur l'appareil. Cela signifie :

• L'appareil peut prendre des décisions immédiates basées sur les données collectées.
• Les utilisateurs peuvent personnaliser l'expérience selon leurs besoins uniques sans nécessairement envoyer des données.
• Il y a une meilleure confidentialité puisque les données personnelles restent sur l'appareil, réduisant le risque de violations.

#Le système MAGNETO

MAGNETO est un système conçu pour améliorer l'HAR en implémentant l'Edge ML. Il utilise les données provenant d'appareils intelligents quotidiens pour reconnaître les activités humaines. Contrairement aux méthodes traditionnelles qui dépendent du traitement cloud, MAGNETO effectue ses fonctions directement sur l'appareil.

#Caractéristiques clés de MAGNETO

1. Reconnaissance d'activité en temps réel : MAGNETO traite les données des capteurs instantanément, lui permettant de reconnaître les activités sans délai.

2. Apprentissage incrémental : Le système peut apprendre de nouvelles activités au fil du temps. Au fur et à mesure que les utilisateurs s'engagent dans différentes actions, MAGNETO ajuste ses modèles pour intégrer ces nouvelles activités sans avoir besoin de soutien cloud.

3. Approche centrée sur l'utilisateur : MAGNETO peut s'adapter en continu aux styles et préférences particuliers d'un utilisateur, améliorant ainsi l'expérience globale.

#Comment fonctionne MAGNETO

Le fonctionnement de MAGNETO peut être divisé en deux phases principales :

#Phase 1 : Initialisation Cloud

1. Collecte de données initiales : Le système commence par rassembler une quantité significative de données d'activité pour entraîner le modèle initial. Ces données servent de base pour tout apprentissage futur.

2. Prétraitement des données : Les données brutes des capteurs sont nettoyées et préparées pour être utilisées en apprentissage automatique. Ce processus garantit que les données sont dans un format approprié pour l'analyse.

3. Entraînement du modèle initial : Un modèle est créé sur la base des données prétraitées. Ce modèle est ensuite utilisé pour reconnaître les activités initiales.

4. Création d'un ensemble de soutien : Un petit sous-ensemble des données collectées, connu sous le nom d'ensemble de soutien, est conservé pour aider le système à apprendre de nouvelles activités plus efficacement par la suite.

#Phase 2 : Inférence et apprentissage sur l'Edge

Après la configuration du modèle, il traite les données directement sur l'appareil :

1. Inférence : Lorsque l'utilisateur engage une activité, l'appareil collecte des mesures de ses capteurs. Ces mesures sont utilisées pour inférer l'activité actuelle de l'utilisateur.

2. Apprentissage de nouvelles activités : Si un utilisateur se lance dans un nouveau type d'activité, l'appareil peut collecter des données sur cette activité et l'ajouter à sa base de connaissances existante. Ce processus permet de mettre à jour le modèle sans avoir à envoyer des données vers le cloud.

3. Mise à jour des prototypes de classe : Le système peut affiner sa compréhension des différentes classes d'activités en fonction des nouvelles données, améliorant ainsi la performance future.

#Conclusions expérimentales

Les recherches sur l'efficacité de MAGNETO et des systèmes Edge ML similaires révèlent des informations importantes :

1. L'apprentissage incrémental est faisable : Les résultats indiquent qu'il est possible d'adapter les systèmes Edge ML à apprendre de nouvelles activités au fil du temps sans perte de performance significative.

2. La taille de l'ensemble de soutien compte : La taille de l'ensemble de soutien, qui est la petite quantité de données historiques conservées pour référence, influence l'apprentissage du système. Cependant, même de petits ensembles de soutien peuvent maintenir de bonnes performances d'apprentissage.

3. L'apprentissage séquentiel fonctionne : La capacité à apprendre plusieurs activités les unes après les autres est réalisable, rendant cela adapté aux scénarios réels où les utilisateurs peuvent changer fréquemment de tâches.

#Conclusion

À mesure que de plus en plus de personnes s'appuient sur des dispositifs intelligents, la demande pour des systèmes réactifs et personnalisés augmente. L'apprentissage automatique en périphérie offre une approche prometteuse pour la Reconnaissance d'Activités Humaines en gardant le traitement local sur l'appareil tout en relevant divers défis liés aux ressources limitées. Les résultats des systèmes comme MAGNETO soulignent le potentiel d'apprentissage efficace et d'adaptabilité dans la technologie quotidienne.

Ce domaine continue d'évoluer, et la recherche future pourrait se concentrer sur l'intégration de tâches plus complexes et l'expansion de la variété des activités reconnues. À mesure que la technologie avance, ces méthodes pourraient jouer un rôle plus important dans les applications de santé, de fitness et d'assistance personnelle.