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La implantación de los sistemas TinyML

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Edge Impulse

Edge Impulse es una plataforma integral de aprendizaje automático (desde la formación hasta la implantación) para microcontroladores integrados.

Se calcula que se está empleando en más de 20 000 proyectos en todo el mundo, y su objetivo es acelerar al máximo el trayecto que va desde la primera idea de un proyecto de AA hasta la producción.

Con este método, el tiempo necesario para la implementación puede pasar de años a semanas.

El funcionamiento consiste en usar dispositivos integrados y equipados con varios sensores (lo que incluye audio e imagen) e instalarlos a gran escala.

El rango de dispositivos integrados empleados es amplio, desde microcontroladores de poca potencia y recursos limitados hasta microprocesadores más potentes y CPU. TensorFlow y Keras son algunos de los modelos compatibles.

Algunas de las aplicaciones típicas de sistemas TinyML de Aprendizaje Automático con Edge Impulse tienen lugar en el ámbito industrial, logístico y sanitario, como el mantenimiento predictivo, la supervisión y el seguimiento de activos o la detección humana y animal.

Edge Impulse, una plataforma integral para el desarrollo del aprendizaje automático con microcontroladores (fuente: Edge Impulse)
Edge Impulse, una plataforma integral para el desarrollo del aprendizaje automático con microcontroladores (fuente: Edge Impulse)

Edge Impulse cumple con el código de conducta del Responsible AI Institute, y los usuarios deben firmar una licencia en la que afirmen que su aplicación no se utilizará para fines delictivos, de defensa o de vigilancia.

En la imagen siguiente se puede ver la opción de prueba de modelos en Edge Impulse. En este ejemplo, se usa un microcontrolador STMicroelectronics con un micrófono digital para reconocer dos palabras (“house” y “zero”). La salida de la prueba del modelo muestra el porcentaje de probabilidad de cada palabra, el ruido de fondo y otras palabras no clasificadas.

La opción de prueba de modelos en Edge Impulse (fuente: Mouser)
La opción de prueba de modelos en Edge Impulse (fuente: Mouser)

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