Embedded machine learning: computervisie op Raspberry Pi Pico-microcontroller

TinyML is een snelgroeiende multidisciplinaire technologie, waarbij innovaties in embedded hardware, software en machine learning een nieuwe klasse slimme toepassingen mogelijk maken door middel van on-device, near-sensorinferentie op ultra-low power embedded systemen. Dit opent de deur naar nieuwe soorten edge services en toepassingen die niet afhankelijk zijn van cloud processing, maar gebaseerd op edge inference en autonoom redeneren. TinyML biedt grote voordelen op het vlak van privacy, latentie, energie-efficiëntie en betrouwbaarheid. 

Om de mogelijkheden van TinyML te demonstreren, heeft Sirris met open-sourcetools een computervisietoepassing uitgerold op een goedkope microcontroller: we konden een MobileNet implementeren op een Raspberry Pi Pico met TensorFlow Lite for Microcontrollers. Het model verwerkt RGB-afbeeldingen met een resolutie van 48 x 48 pixels en classificeert deze in drie klassen, met een inferentietijd van 250 ms.

Tijdens het webinar gaan we dieper in op deze beeldclassificatietaak. De volgende onderwerpen komen aan bod:

• De hardware, microcontroller en camera
• De toegepaste MobileNet-architectuur en vergelijking met alternatieve netwerken
• Demonstratie van de opensourcetools die gebruikt worden voor training, optimalisatie en inferentie: TensorFlow, TensorFlow Lite, TensorFlow Lite voor Microcontrollers
• Resultaten

Voor wie?

Dit webinar is bedoeld voor productbedrijven en dienstverleners in de maakindustrie die sensoren, monitoringoplossingen of slimme systemen ontwikkelen en het slim maken van producten als zakelijke drijfveer hebben. We richten ons op R&D-engineers en -ontwikkelaars, maar verwelkomen ook R&D- en innovatiemanagers. 

Voertaal: Engels