Програмна модель мікроконтролера Arduino Nano з використанням tinyml

Abstract

Метою даної роботи є розширення можливостей використання малих пристроїв шляхом використання моделей штучного інтелекту, дослідження можливостей використання моделей TinyML для мікроконтролерів Arduino Nano. Об’єкт дослідження – методи та технології використання алгоритмів машинного навчання на мікроконтролері Arduino Nano BLE 33. Предмет дослідження – процес впровадження методів машинного навчання на периферійних пристроях. Проблема, яка вирішується в даній роботі, полягає в пошуку ефективних методів та засобів використання моделей TinyML на мікроконтролерах Arduino Nano, забезпечення їх ефективності та точності в умовах обмеженого середовища. Область застосування даної роботи – розумні пристрої та Інтернет речей, де обробка даних на самому пристрої може бути важливою для швидкості, безпеки та приватності. Результати дослідження показують потенціал застосування моделей TinyML на мікроконтролерах для рішення різних завдань.

The purpose of this work is to expand the possibilities of using small devices by using artificial intelligence models, to study the possibilities of using TinyML models for Arduino Nano microcontrollers. Object of research – methods and technologies for using machine learning algorithms on the Arduino Nano BLE 33 microcontroller. The subject of research – the process of implementing machine learning methods on peripheral devices. The problem that is solved in this work is to find effective methods and techniques for using TinyML models on Arduino Nano microcontrollers, ensuring their efficiency and accuracy in a limited environment. The scope of this work is smart devices and the Internet of Things, where data processing on the device itself can be important for speed, security, and privacy. The results of the study show the potential of using TinyML models on microcontrollers to solve various problems.