Neighborhood Neural Radio : mises à jour IA via FM pour l'IoT
- Les petits modèles d'IA voyagent maintenant sur les ondes radio FM pour atteindre les appareils sans internet
- Aucun Wi-Fi ou service cellulaire requis, juste une puce radio bon marché
- Parfait pour les capteurs, projets scientifiques et alertes d'urgence
Qu’est-ce que Neighborhood Neural Radio ?
Neighborhood Neural Radio est un système à faible bande passante qui fournit des mises à jour de petits modèles d’apprentissage automatique en utilisant le système de données radio FM (RDS). Conçu à l’origine pour afficher les noms de stations radio ou les informations sur les chansons, RDS transporte un canal de données caché que ce système utilise pour diffuser des modèles d’IA compressés vers les appareils à proximité.
Ces mises à jour permettent aux petits appareils comme les capteurs météorologiques, moniteurs de sol et détecteurs d’incendie de récupérer de nouvelles fonctions sans avoir besoin de Wi-Fi, données mobiles ou câbles. Le système fonctionne hors ligne, maintient les coûts bas et reste fiable même si le réseau tombe en panne. Il utilise les mêmes signaux FM que votre radio, envoyant simplement des logiciels au lieu de chansons.
En utilisant des outils comme PiFmRds [logiciel émetteur radio FM pour Raspberry Pi] et OTA-TinyML [système de mise à jour de modèles TinyML over-the-air], ce système combine matériel ouvert et ressources open source pour rendre possibles les mises à jour de modèles over-the-air.
Mises à jour d’IA par radio FM : comment ça marche
1. Réduire le modèle
Le modèle d’IA est compressé en utilisant des techniques simples. Un fichier de 50 Ko pourrait être réduit à seulement 12 Ko en supprimant les parties inutiles.
2. Le diviser en morceaux
Le modèle compressé est divisé en petits morceaux. Chacun est étiqueté et vérifié, comme envoyer une pièce de puzzle une à la fois.
3. L’envoyer par radio FM
Un Raspberry Pi envoie ces pièces de puzzle à travers le canal latéral du signal radio. Ce canal latéral n’interfère pas avec l’audio principal, donc les diffusions radio régulières continuent sans interruption pendant que les mises à jour sortent en parallèle.
4. Reconstruire sur l’appareil
Les capteurs à proximité avec puces radio captent le signal, collectent les pièces, vérifient leur intégrité et assemblent le nouveau modèle. Puis ils commencent à l’utiliser, tout cela sans connexion internet.
Efficacité énergétique et impact environnemental
Neighborhood Neural Radio est conçu avec la durabilité à l’esprit :
- Consommation minimale : Les récepteurs consomment moins de 1mW pendant les mises à jour, environ autant qu’une montre numérique.
- Fonctionnement solaire : Beaucoup d’appareils de terrain peuvent fonctionner pendant des années sur de petits panneaux solaires, avec le récepteur radio consommant une puissance minimale pendant les états d’inactivité.
- Mises à jour écologiques : En éliminant le besoin d’infrastructure cellulaire ou WiFi, le système réduit les déchets électroniques et la consommation d’énergie dans les zones reculées.
- Durée de vie de la batterie : Une pile bouton standard peut alimenter un récepteur jusqu’à 5 ans avec des mises à jour quotidiennes de modèles.
Combien de temps ça prend ?
- Le RDS FM régulier peut envoyer environ 150 octets par seconde
- Un modèle de 12 Ko prend environ 1,5 minute à envoyer
- Utiliser une version plus rapide (appelée RDS2) réduit ce temps à seulement 20 secondes
Les mises à jour peuvent être répétées pendant la nuit, donc même si un capteur rate un bit, il peut rattraper plus tard.
Pourquoi c’est vraiment utile
Pour les jardins et fermes
Les capteurs peuvent apprendre de nouveaux trucs, comme détecter le stress des plantes, même si une tempête coupe internet.
Pour la science communautaire
Les stations météo locales peuvent partager des modèles de prédiction améliorés dans un quartier, aidant tout le monde à se préparer aux changements météorologiques soudains.
Pour les urgences
Envoyer des alertes d’incendie de forêt ou de fuite de gaz à chaque appareil à proximité instantanément, aucun réseau requis.
Améliorations futures
La technologie continue d’évoluer avec plusieurs directions passionnantes :
- Apprentissage fédéré : Les appareils pourraient partager les améliorations locales vers le réseau, créant un système d’apprentissage collaboratif sans partager les données brutes.
- Compression adaptative : Modèles qui ajustent automatiquement leur taille basé sur la force du signal et les niveaux de batterie.
- Réseaux multi-saut : Appareils relayant les mises à jour pour étendre la couverture au-delà de la portée de l’émetteur principal.
- Diffusions d’urgence : Signaux spéciaux qui peuvent réveiller les appareils en veille pour des mises à jour critiques.
- Systèmes hybrides : Combiner les mises à jour FM avec WiFi ou cellulaire occasionnel quand disponible pour des transferts plus importants.
Qu’y a-t-il derrière le rideau ?
| Tech | Ce qu’elle fait |
|---|---|
| Radio FM | Envoie des données dans un canal caché |
| Raspberry Pi | Gère la diffusion depuis la maison |
| Outils de modèle | Réduisent et découpent les cerveaux d’IA en morceaux |
| Puces radio | Captent et reconstruisent le modèle de l’autre côté |
| Vérifications de sécurité | S’assurent que les mises à jour ne sont pas fausses ou cassées |
| Aucune donnée disponible |
Défis et contraintes
- Réglementations radio : Vous ne pouvez pas diffuser en FM sans licence appropriée, mais vous pouvez collaborer avec les stations locales.
- Taille du modèle : Les grandes mises à jour prennent plus de temps à transmettre, donc la compression et l’encodage efficace sont cruciaux.
- Sécurité : Les signatures numériques s’assurent que seules les mises à jour vérifiées sont acceptées par les appareils.
- Fiabilité du signal : Les protocoles de correction d’erreur et de retransmission gèrent tous paquets de données perdus.
Les grandes tech s’y intéressent aussi
Google a déposé des brevets explorant l’utilisation de la radio FM pour la transmission de données d’IA. Si les grandes entreprises technologiques y prêtent attention, cette technologie a clairement un potentiel significatif.
Neighborhood Neural Radio n’est pas seulement intelligent, c’est pratique. Il transforme les ondes en système de livraison numérique pour des gadgets plus intelligents, sans ficelles (ou câbles) attachés.