Нейросеть за 50 центов (~36 ₽): TernML, тернарный ИИ без FPU

Вот важная новость с фронта ИИ: Fakeonomics 42 минуты назад Нейросеть за 50 центов (~36 ₽): TernML, тернарный ИИ без FPU Средний 2 мин 1. 2K Искусственный интеллект Программирование микроконтроллеров * Кейс В прошлый раз я рассказал про GraphKAN, первую тернарную KAN с весами {-1, 0, +1}, которая выдала 96. 15% на MNIST при 15 КБ.

С тех пор проект переродился. Рассказываю, что изменилось и почему. GraphKAN → TernMLНазвание «GraphKAN» привязывало технологию к KAN (Kolmogorov-Arnold Networks).

Технические детали

Для B2B-продаж это звучит как игрушка. Плюс пайплайн оказался шире: работает не только на KAN, но и на свёрточных сетях. Так родился TernML (Ternary Machine Learning).

Код переименован, репозитории заархивированы, всё собрано под единым брендом. Что нового в цифрахК прошлым результатам (MNIST 96. 31%) добавились:Fashion-MNIST на CNN: 92.

02%, выше исходной модели (91. 57%)Adult Income: 84. 8% хуже XGBoost при размере модели 0.

Отраслевые последствия

66% на Fashion-MNIST без обучения (случайные веса + наименьшие квадраты)Полные таблицы в прошлом посте. Эффект регуляризации квантизации: не багПерепроверено на разных архитектурах: float → тернар стабильно повышает точность. Тернарное пространство весов работает как информационное горлышко: шум отсекается, сигнал усиливается.

Это не артефакт одной архитектуры, а фундаментальное свойство. За подробностями в первую статью. Почему это важно сейчасCortex-M0+ (STM32G031) стоит ~36 ₽, в нём нет ни FPU, ни DSP.

TFLite Micro на таком чипе не запускается. TernML влезает целиком в 16 КБ L1-кэша. Российские микроконтроллеры (Микрон MIK32 Amur, НИИЭТ К1921) тоже без FPU и без своего AI-стека.

Событие, по словам экспертов, усилит конкуренцию в сфере ИИ.