Perkembangan teknologi yang terus berkembang juga mendorong perkembangan machine learning. Teknologi dan metodologi baru telah muncul untuk menyelesaikan berbagai kasus. Salah satunya adalah TinyML.

TinyML sendiri adalah bidang baru yang berfokus pada pengembangan dan penerapan model machine learning pada perangkat yang berdaya rendah dan sumber daya terbatas.

Perangkat ini sering ditemukan pada aplikasi Internet of Things atau IoT, wearable devices, dan embedded sistem lainnya dimana perangkat-perangkat tersebut tidak bisa mendukung model machine learning dengan komputasi tinggi.

TinyML dirancang dengan ukuran yang lebih kecil, namun tetap cepat dan hemat energi. Hal ini memungkinkannya untuk beroperasi pada sumber daya dan perangkat keras yang terbatas tanpa mengorbankan performa.

Ini dilakukan dengan berbagai cara seperti pemangkasan model, kuantisasi, dan distilasi pengetahuan. Dengan begitu, TinyML memungkinkan aplikasi AI ada di area yang kecil dan tidak bisa dijangkau oleh machine learning konvensional.

Small Data: Mengekstrak nilai dari kumpulan data terbatas

Berbeda dengan big data yang berfokus pada pemanfaatan sejumlah besar data untuk membuat model yang kompleks, small data menekankan pada pentingnya penggunaan dataset yang terbatas yang sudah dikurasi untuk mengembangkan model machine learning.

Teknik small data biasanya melibatkan data augmentation, transfer learning, dan few-shot learning yang memungkinkan untuk membuat model machine learning yang efektif meskipun data sangat minim.

Small data mendemokratisasikan machine learning dengan berfokus pada penggalian wawasan berharga dari kumpulan data yang lebih kecil, sehingga lebih mudah diakses oleh organisasi dan individu dengan data yang minim.

Pentingnya TinyML dan Small Data

1. Aksesibilitas

Dengan mengurangi sumber daya yang digunakan untuk model machine learning seperti daya komputasi dan data, hal ini membuat AI lebih mudah diakses oleh pengguna dan organisasi yang lebih luas.

2. Privasi dan keamanan

TinyML memungkinkan on-device processing, sehingga bisa membantu dalam menjaga privasi dan keamanan data dengan menyimpan informasi sensitif di perangkat alih-alih mengirimkannya ke server pusat untuk diproses.

3. Efisiensi energi

Model TinyML dirancang dengan energi yang cukup sedikit, maka akan sangat hemat energi. Hal ini menjadikan TinyML ideal untuk perangkat bertenaga baterai dan dapat mengurangi konsumsi energi secara keseluruhan.

4. Serbaguna 

Pendekatan Small Data memungkinkan untuk dikembangankan dengan model yang disesuaikan dengan kasus penggunaan tertentu, bahkan ketika data terbatas atau kualitasnya berbeda-beda.

5. Latensi rendah

Pemrosesan pada perangkat dengan TinyML akan mengurangi latensi, sehingga waktu respons akan lebih cepat untuk aplikasi real-time seperti pengenalan suara dan gerakan.