#tinyml — Public Fediverse posts

Адаптивный СВЧ-сенсор на базе 8-битного МК

В области встроенных систем и СВЧ-электроники применение «тяжёлых» нейросетевых решений (включая TinyML) часто ограничено вычислительными ресурсами и энергопотреблением. В статье рассматривается альтернативный подход: частотная дискриминация с помощью двух амплитудных детекторов с разной нелинейностью отклика. Разница их выходных напряжений формирует уникальный «отпечаток» частоты. Для классификации используется однослойный перцептрон, реализованный на 8-битном микроконтроллере К1946ВМ014 (аналог ATmega8535) с целочисленной арифметикой. Представлены схема устройства, алгоритм обучения и экспериментальные результаты распознавания частотных диапазонов. Код (95 строк) и основные технические решения.

https://habr.com/ru/companies/stc_spb/articles/1037186/

#свчдетектор #микроконтроллер #измерительное_оборудование #радиоэлектроника #машинное_обучение #tinyml #персептрон

Адаптивный СВЧ-сенсор на базе 8-битного МК

В области встроенных систем и СВЧ-электроники применение «тяжёлых» нейросетевых решений (включая TinyML) часто ограничено вычислительными ресурсами и энергопотреблением. В статье рассматривается альтернативный подход: частотная дискриминация с помощью двух амплитудных детекторов с разной нелинейностью отклика. Разница их выходных напряжений формирует уникальный «отпечаток» частоты. Для классификации используется однослойный перцептрон, реализованный на 8-битном микроконтроллере К1946ВМ014 (аналог ATmega8535) с целочисленной арифметикой. Представлены схема устройства, алгоритм обучения и экспериментальные результаты распознавания частотных диапазонов. Код (95 строк) и основные технические решения.

https://habr.com/ru/companies/stc_spb/articles/1037186/

#свчдетектор #микроконтроллер #измерительное_оборудование #радиоэлектроника #машинное_обучение #tinyml #персептрон

Адаптивный СВЧ-сенсор на базе 8-битного МК

В области встроенных систем и СВЧ-электроники применение «тяжёлых» нейросетевых решений (включая TinyML) часто ограничено вычислительными ресурсами и энергопотреблением. В статье рассматривается альтернативный подход: частотная дискриминация с помощью двух амплитудных детекторов с разной нелинейностью отклика. Разница их выходных напряжений формирует уникальный «отпечаток» частоты. Для классификации используется однослойный перцептрон, реализованный на 8-битном микроконтроллере К1946ВМ014 (аналог ATmega8535) с целочисленной арифметикой. Представлены схема устройства, алгоритм обучения и экспериментальные результаты распознавания частотных диапазонов. Код (95 строк) и основные технические решения.

https://habr.com/ru/companies/stc_spb/articles/1037186/

#свчдетектор #микроконтроллер #измерительное_оборудование #радиоэлектроника #машинное_обучение #tinyml #персептрон

Адаптивный СВЧ-сенсор на базе 8-битного МК

В области встроенных систем и СВЧ-электроники применение «тяжёлых» нейросетевых решений (включая TinyML) часто ограничено вычислительными ресурсами и энергопотреблением. В статье рассматривается альтернативный подход: частотная дискриминация с помощью двух амплитудных детекторов с разной нелинейностью отклика. Разница их выходных напряжений формирует уникальный «отпечаток» частоты. Для классификации используется однослойный перцептрон, реализованный на 8-битном микроконтроллере К1946ВМ014 (аналог ATmega8535) с целочисленной арифметикой. Представлены схема устройства, алгоритм обучения и экспериментальные результаты распознавания частотных диапазонов. Код (95 строк) и основные технические решения.

https://habr.com/ru/companies/stc_spb/articles/1037186/

#свчдетектор #микроконтроллер #измерительное_оборудование #радиоэлектроника #машинное_обучение #tinyml #персептрон

Максимально эффективная интеграция ИИ в робототехнику

OpenGrall — модульный фреймворк для роботов на LLM, который решает три главные проблемы «тормознутых» проектов: 1. LLM принимает решения только высокого уровня. 2. Сенсоры работают асинхронно, никто не ждёт «отстающих». 3. Массив данных структурируется в тщательно выверенный, короткий промпт с весами и возрастом. И другие решения насущных проблем. В статье: архитектура SensorMemory и WeightCalculator, реальные промпты, кэширование решений, эпизодическая память инструкций человека и автономное целеполагание. Всё на GitHub, работает на слабом железе и с LLM почти любых размеров. Узнать, что под капотом →

https://habr.com/ru/articles/1023564/

#LLM #ROS #TinyML #робототехника #OpenGrall #ИИ #Python #WebSocket #Vikhr #DeepSeek

Максимально эффективная интеграция ИИ в робототехнику

OpenGrall — модульный фреймворк для роботов на LLM, который решает три главные проблемы «тормознутых» проектов: 1. LLM принимает решения только высокого уровня. 2. Сенсоры работают асинхронно, никто не ждёт «отстающих». 3. Массив данных структурируется в тщательно выверенный, короткий промпт с весами и возрастом. И другие решения насущных проблем. В статье: архитектура SensorMemory и WeightCalculator, реальные промпты, кэширование решений, эпизодическая память инструкций человека и автономное целеполагание. Всё на GitHub, работает на слабом железе и с LLM почти любых размеров. Узнать, что под капотом →

https://habr.com/ru/articles/1023564/

#LLM #ROS #TinyML #робототехника #OpenGrall #ИИ #Python #WebSocket #Vikhr #DeepSeek

Максимально эффективная интеграция ИИ в робототехнику

OpenGrall — модульный фреймворк для роботов на LLM, который решает три главные проблемы «тормознутых» проектов: 1. LLM принимает решения только высокого уровня. 2. Сенсоры работают асинхронно, никто не ждёт «отстающих». 3. Массив данных структурируется в тщательно выверенный, короткий промпт с весами и возрастом. И другие решения насущных проблем. В статье: архитектура SensorMemory и WeightCalculator, реальные промпты, кэширование решений, эпизодическая память инструкций человека и автономное целеполагание. Всё на GitHub, работает на слабом железе и с LLM почти любых размеров. Узнать, что под капотом →

https://habr.com/ru/articles/1023564/

#LLM #ROS #TinyML #робототехника #OpenGrall #ИИ #Python #WebSocket #Vikhr #DeepSeek

Максимально эффективная интеграция ИИ в робототехнику

OpenGrall — модульный фреймворк для роботов на LLM, который решает три главные проблемы «тормознутых» проектов: 1. LLM принимает решения только высокого уровня. 2. Сенсоры работают асинхронно, никто не ждёт «отстающих». 3. Массив данных структурируется в тщательно выверенный, короткий промпт с весами и возрастом. И другие решения насущных проблем. В статье: архитектура SensorMemory и WeightCalculator, реальные промпты, кэширование решений, эпизодическая память инструкций человека и автономное целеполагание. Всё на GitHub, работает на слабом железе и с LLM почти любых размеров. Узнать, что под капотом →

https://habr.com/ru/articles/1023564/

#LLM #ROS #TinyML #робототехника #OpenGrall #ИИ #Python #WebSocket #Vikhr #DeepSeek

Always a favorite - FruitML = teaching simple #TinyML with #fruit detection as the task, in our #IoT course

#yolo #mobileNets #InternetOfThings #MachineLearning #EdgeImpulse #TeachableMachines

#thereIsNoAI
#thereIsInParticularNoSustainableAI

but some tiny ML is fun

#whoNeedsDataCenters

Always a favorite - FruitML = teaching simple #TinyML with #fruit detection as the task, in our #IoT course

#yolo #mobileNets #InternetOfThings #MachineLearning #EdgeImpulse #TeachableMachines

#thereIsNoAI
#thereIsInParticularNoSustainableAI

but some tiny ML is fun

#whoNeedsDataCenters

Always a favorite - FruitML = teaching simple #TinyML with #fruit detection as the task, in our #IoT course

#yolo #mobileNets #InternetOfThings #MachineLearning #EdgeImpulse #TeachableMachines

#thereIsNoAI
#thereIsInParticularNoSustainableAI

but some tiny ML is fun

#whoNeedsDataCenters

Always a favorite - FruitML = teaching simple #TinyML with #fruit detection as the task, in our #IoT course

#yolo #mobileNets #InternetOfThings #MachineLearning #EdgeImpulse #TeachableMachines

#thereIsNoAI
#thereIsInParticularNoSustainableAI

but some tiny ML is fun

#whoNeedsDataCenters

Always a favorite - FruitML = teaching simple #TinyML with #fruit detection as the task, in our #IoT course

#yolo #mobileNets #InternetOfThings #MachineLearning #EdgeImpulse #TeachableMachines

#thereIsNoAI
#thereIsInParticularNoSustainableAI

but some tiny ML is fun

#whoNeedsDataCenters

Смогут ли микроконтроллеры с NPU заменить облако для распознавания речи?

Голосовые ассистенты работают удобно, но почти всегда через облако: нужна сеть, есть задержка, и речь уходит на внешние серверы. На устройстве обычно либо примитивный команды, либо слишком тяжёлая платформа. Я проверил, можно ли закрыть этот разрыв на микроконтроллере STM32N6 со встроенным NPU : распознавать произвольную речь локально , в реальном времени и с потреблением около 0.2 Вт .

https://habr.com/ru/articles/1022384/

#stm32 #stm32n6 #npu #mcu #микроконтроллеры #распознавание_речи #edge_ai #машинное_обучение #нейросети #tinyml

Смогут ли микроконтроллеры с NPU заменить облако для распознавания речи?

Голосовые ассистенты работают удобно, но почти всегда через облако: нужна сеть, есть задержка, и речь уходит на внешние серверы. На устройстве обычно либо примитивный команды, либо слишком тяжёлая платформа. Я проверил, можно ли закрыть этот разрыв на микроконтроллере STM32N6 со встроенным NPU : распознавать произвольную речь локально , в реальном времени и с потреблением около 0.2 Вт .

https://habr.com/ru/articles/1022384/

#stm32 #stm32n6 #npu #mcu #микроконтроллеры #распознавание_речи #edge_ai #машинное_обучение #нейросети #tinyml

Смогут ли микроконтроллеры с NPU заменить облако для распознавания речи?

Голосовые ассистенты работают удобно, но почти всегда через облако: нужна сеть, есть задержка, и речь уходит на внешние серверы. На устройстве обычно либо примитивный команды, либо слишком тяжёлая платформа. Я проверил, можно ли закрыть этот разрыв на микроконтроллере STM32N6 со встроенным NPU : распознавать произвольную речь локально , в реальном времени и с потреблением около 0.2 Вт .

https://habr.com/ru/articles/1022384/

#stm32 #stm32n6 #npu #mcu #микроконтроллеры #распознавание_речи #edge_ai #машинное_обучение #нейросети #tinyml

Смогут ли микроконтроллеры с NPU заменить облако для распознавания речи?

Голосовые ассистенты работают удобно, но почти всегда через облако: нужна сеть, есть задержка, и речь уходит на внешние серверы. На устройстве обычно либо примитивный команды, либо слишком тяжёлая платформа. Я проверил, можно ли закрыть этот разрыв на микроконтроллере STM32N6 со встроенным NPU : распознавать произвольную речь локально , в реальном времени и с потреблением около 0.2 Вт .

https://habr.com/ru/articles/1022384/

#stm32 #stm32n6 #npu #mcu #микроконтроллеры #распознавание_речи #edge_ai #машинное_обучение #нейросети #tinyml

Texas Instruments MSPM0G5187 and AM13Ex MCUs integrate TinyEngine NPU for Edge AI applications

https://fed.brid.gy/r/https://www.cnx-software.com/2026/03/11/texas-instruments-mspm0g5187-and-am13ex-mcus-integrate-tinyengine-npu-for-edge-ai-applications/

So, #TinyML is too small. LLMs are...probably not what I am looking for.

Is there like a GoldieLocksML or something? #ai #ml #machinelearning

Quarky Intellio – A LEGO-compatible AI, Augmented Reality, and IoT learning platform (Crowdfunding)

https://web.brid.gy/r/https://www.cnx-software.com/2025/12/08/quarky-intellio-lego-compatible-ai-augmented-reality-iot-learning-platform/

**Desafío:** La IA requiere mucha energía. La investigación se centra en *TinyML* (Machine Learning ligero) para conservación.
* `#TinyML` `#EficienciaEnergetica` `#GreenAI`

News from #STMicro as the company updates its #tinyML model zoo - now some 140-models strong, plus with fresh support for #PyTorch after previously pinning its hopes on #tflite.

https://www.hackster.io/news/stmicro-updates-its-tinyml-stm32-model-zoo-now-offers-over-140-ready-to-use-ml-ai-models-47f765aecf5e

(The GitHub release isn't ready yet, for some reason, but STMicro says it's coming "soon.")

#Technology #Microcontroller #Programming #ArtificialIntelligence #News #Hackster

Machine Learning Trends: The Future is Here

https://jivoice.com/machine-learning-trends-2/

#MLOps #AItrends2024 #reinforcementlearning #tinyML #AIethics #federatedlearning #futureofmachinelearning #explainableAI #naturallanguageprocessing #multimodalAI

Machine Learning Trends: The Future is Here

https://jivoice.com/machine-learning-trends-2/

#MLOps #AItrends2024 #reinforcementlearning #tinyML #AIethics #federatedlearning #futureofmachinelearning #explainableAI #naturallanguageprocessing #multimodalAI

Machine Learning Trends: The Future is Here

https://jivoice.com/machine-learning-trends-2/

#MLOps #AItrends2024 #reinforcementlearning #tinyML #AIethics #federatedlearning #futureofmachinelearning #explainableAI #naturallanguageprocessing #multimodalAI

Machine Learning Trends: The Future is Here

https://jivoice.com/machine-learning-trends-2/

#MLOps #AItrends2024 #reinforcementlearning #tinyML #AIethics #federatedlearning #futureofmachinelearning #explainableAI #naturallanguageprocessing #multimodalAI

Machine Learning Trends: The Future is Here

https://jivoice.com/machine-learning-trends-2/

#MLOps #AItrends2024 #reinforcementlearning #tinyML #AIethics #federatedlearning #futureofmachinelearning #explainableAI #naturallanguageprocessing #multimodalAI

Top Machine Learning Trends to Watch in 2024

https://jivoice.com/machine-learning-trends/

#AIinbusiness #futureofmachinelearning #largelanguagemodels #tinyML #datasciencetrends #AutoML #AItrends #generativeAI #reinforcementlearningfromhumanfeedback #causalAI

Top Machine Learning Trends to Watch in 2024

https://jivoice.com/machine-learning-trends/

#AIinbusiness #futureofmachinelearning #largelanguagemodels #tinyML #datasciencetrends #AutoML #AItrends #generativeAI #reinforcementlearningfromhumanfeedback #causalAI

Top Machine Learning Trends to Watch in 2024

https://jivoice.com/machine-learning-trends/

#AIinbusiness #futureofmachinelearning #largelanguagemodels #tinyML #datasciencetrends #AutoML #AItrends #generativeAI #reinforcementlearningfromhumanfeedback #causalAI

Top Machine Learning Trends to Watch in 2024

https://jivoice.com/machine-learning-trends/

#AIinbusiness #futureofmachinelearning #largelanguagemodels #tinyML #datasciencetrends #AutoML #AItrends #generativeAI #reinforcementlearningfromhumanfeedback #causalAI

Top Machine Learning Trends to Watch in 2024

https://jivoice.com/machine-learning-trends/

#AIinbusiness #futureofmachinelearning #largelanguagemodels #tinyML #datasciencetrends #AutoML #AItrends #generativeAI #reinforcementlearningfromhumanfeedback #causalAI

Check out my latest note: Calculating the Harris index with Python libraries https://linkedin.com/pulse/calculating-harris-index-python-libraries-gustavo-sanchez #machinelearning #neuralnetworks #edgeai #edgecomputing #tinyml #anomalydetection
#predictivemaintenance #conditionmonitoring
#timeseriesanalysis #signalprocessing #controlsystems

I’m done with the second course on #TinyML #edX.
https://courses.edx.org/certificates/11156eea6ed34ec69694d82d3960be26

This one was more focused on how to reduce the models while keeping them accurate enough. I also learned how to compensate for bias, especially when social aspects are involved.

Next course: we’re getting them running on #Arduino.

🚀 Why pay more for cloud AI when smarter AI fits in your watch?
Discover how Small Language Models are quietly outperforming LLMs —
• 8X faster
• 90% cheaper
• 100% offline 🤯

From Tesla to smart clinics, this is the AI story no one's telling — yet.
Read the full piece 👇
🔗 https://medium.com/@rogt.x1997/8x-faster-90-cheaper-how-tiny-ai-models-are-beating-gpt-4-at-the-edge-1ae79fe3eb64

#EdgeAI #SLMs #TinyML #FutureReady
https://medium.com/@rogt.x1997/8x-faster-90-cheaper-how-tiny-ai-models-are-beating-gpt-4-at-the-edge-1ae79fe3eb64

#AllThingsOpen 2025 was incredible! 🙌 Huge thanks to everyone who joined my session, "TinyML Meets PyTorch: Deploying AI at the Edge with Python Using ExecuTorch." The live demo energy was 🔥

Grab the slides + code here 👉 https://bit.ly/4mNZL8R

#EdgeAI #TinyML

Turn a #microcontroller into a magic wand with #TinyML check out practical builds by Salman Faris

Click here: https://www.youtube.com/watch?v=TB84_CXEWTk

My old introduction was very outdated, so it's time to reintroduce myself:
#introduction

Hi 👋, I’m Laura.

I am a transfeminine person, somewhat in the middle of my transition. 🏳️‍⚧️ #trans #transbubble

A major part of my time I spend as a Postdoc in computer science, working on embedded AI and low-power IoT communication. #cs #TinyML #IoT #academia #science

Outside of work, I am active in the local #queer center (board member, GER: Vorstand), I enjoy playing board games, and I listen to too many #podcasts.

AI API Prices are 90% Subsidized

https://tinyml.substack.com/p/the-unsustainable-economics-of-llm

#HackerNews #AI #API #Prices #Subsidized #Economics #LLM #TinyML

🌟 Big AI isn’t always better. Discover how sub-1GB language models are transforming privacy, speed, and sustainability — quietly powering 85% of edge AI by 2032! 💡⚡
🔗 https://medium.com/@rogt.x1997/small-but-mighty-how-sub-1gb-language-models-are-quietly-redefining-ai-at-the-edge-8b4bff3baf57
#EdgeAI #TinyML #AIPrivacy
https://medium.com/@rogt.x1997/small-but-mighty-how-sub-1gb-language-models-are-quietly-redefining-ai-at-the-edge-8b4bff3baf57

DIY BCI-шлем на Arduino и TinyML: распознаём эмоции силой мысли (ну почти)

Здесь не рассказывают про гигантские суперкомпьютеры и дорогостоящие коммерческие нейроинтерфейсы. В этой статье показан путь от сырой схемы с электродами на лбу до работающего прототипа BCI-шлема, который на Arduino собирает аналоговые сигналы мозга (точнее, лобных долей) и на прошивке TinyML «решает», довольны вы сейчас или испытываете лёгкое раздражение. Всё это — без Biopack, без OpenBCI, с минимумом затрат (пара десятков долларов), но с максимальным погружением в детали: схемы, код, личные промахи и избыточная доза сарказма. Увидев в краудфандинговой рекламе новый «мозговой шлем», автор сначала подумал: «Ну, ещё одна штука для прокрастинации». Но когда узнал, что за $100 можно собрать аналогичную систему самому, захотелось испытать на себе: действительно ли Arduino с несколькими электродами и крошечной моделью TinyML «опознают» эмоцию? Как человек, пробывший инженерный или полубиологический путь (технарь с желанием покопаться в электрическом шуме мозга), автор проверил: да, можно. Хоть и с погрешностями, хотя бы для демонстрации. Впереди — подробная инструкция: какие компоненты взять, как их соединить, куда класть электроды, чтобы не получать случайные сигналы мышечной активности вместо мыслей про кофе, как собрать TinyML-модель, вырезать её под Arduino и запустить «нервный» прогноз вживую. Поехали!

https://habr.com/ru/articles/918016/

#bci #Arduino #tinyml #eeg #эмоции #AD8232 #TensorFlow_Lite_Micro #домашняя_нейронаука

MLP Accelerators are Changing TinyML for Edge Computing

https://rackenzik.com/how-mlp-accelerators-are-changing-tinyml-for-edge-computing/

#TinyML #EdgeAI #MLPAccelerators #FPGAs #EmbeddedAI #AIOnTheEdge #LowPowerAI #MachineLearning #EdgeComputing #AIHardware #AIInnovation #SmartDevices #OnDeviceAI #MLOptimization #TechForGood

Real-time smart tech sparks fresh ideas and bold steps. #Innovation #EdgeAI #TinyML #RealTime #LowPower #SmartTech #Community #FutureTech #TechTalk #SmartDevices
https://medium.com/@sanjay.mohindroo66/edge-ai-tinyml-the-future-of-real-time-smart-devices-5c06424b4271

Super excited to share that I’ll be speaking at PyCon+Web 2025 on January 25th in Berlin! 🎤✨ My talk, "𝗘𝗱𝗴𝗲 𝗔𝗜 𝘄𝗶𝘁𝗵 𝗠𝗶𝗰𝗿𝗼𝗣𝘆𝘁𝗵𝗼𝗻 𝗮𝗻𝗱 𝗧𝗲𝗻𝘀𝗼𝗿𝗙𝗹𝗼𝘄 𝗳𝗼𝗿 𝗠𝗶𝗰𝗿𝗼𝗰𝗼𝗻𝘁𝗿𝗼𝗹𝗹𝗲𝗿" is going to dive into the fascinating world where AI meets tiny tech.

It's like fitting an elephant or mammoth into a shoebox! 🐘📦

Can’t wait to meet all the amazing Python and web enthusiasts—let’s make it awesome! 🎉

Details here: https://www.pyconweb.com/activity/edge-ai-with-micropython-and-tensorflow-for-microcontroller

#PyConWeb #PythonFun #EdgeAI #TinyML

I wrote a #rust crate Moden Hopfield Network. I used it to build a neural network that can be trained on the edge. See the demo linked in the README.md.

Modern Hopfield Network has much (much) larger capacity than classical Hopfield Network. They are also called Dense Associative Memory.

#holfield-network #tinyml

https://github.com/dilawar/moden-hopfield-network

Shooting video ahead of my talk at #ParticleSpectra in a couple of weeks time. #IoT #TinyML #AI https://spectra.particle.io/?utm_campaign=spectra_2024&utm_content=webinar&utm_source=x&utm_medium=social

Explore how #TinyML is revolutionizing edge computing by deploying #MachineLearning models on ultra-low-power devices.

Dive into the challenges of optimizing memory, power consumption, and real-time processing in constrained environments: https://ter.li/ndjs0l

Illuminate Your Benched Things with this Death Stranding Lamp - [Pinkman] creates a smart RGB table lamp based off of the “Odradek device” robot a... - https://hackaday.com/2023/01/29/illuminate-your-benched-things-with-this-death-stranding-lamp/ #machinelearning #3dprinterhacks #3dprintable #videogame #ledhacks #nrf52840 #cosplay #tinyml #ttp223 #ws2812

Another interesting example of mixture-of-agents architectures, this one from the folks at #EdgeImpulse combining #LLM and #TinyML at the edge. https://www.edgeimpulse.com/blog/using-llms-to-analyze-and-label-satellite-imagery-in-edge-impulse/