Deployo modelli tinyml edge ai su microcontrollori

Esegui AI localmente sul tuo microcontrollore senza costi cloud, senza latenza!

L'AI basata su cloud è potente, ma cosa succede se il tuo dispositivo IoT deve essere offline, alimentato a batteria, ultra sicuro o ultra veloce? È qui che entrano in gioco TinyML e Edge AI.

Con oltre 5 anni di esperienza professionale nello sviluppo di firmware embedded, non uso solo wrapper di AI semplici da trascinare e rilasciare. Scrivo firmware robusto, altamente ottimizzato in C/C++ che integra senza problemi modelli di machine learning direttamente sull'hardware a basso consumo.

Ciò che posso creare per te:

Classificazione dei dati dei sensori (IMU, Audio, Vibrazione, Corrente, Visione)

Riconoscimento dei gesti e tracciamento del movimento

Riconoscimento di parole chiave vocali (controllo vocale offline)

Rilevamento di anomalie e manutenzione predittiva

Conversione e quantizzazione dei modelli (TensorFlow Lite Micro, Edge Impulse)

Ottimizzazione di energia, RAM e memoria flash

Hardware supportato:

ESP32 / ESP32-S3 / ESP32-CAM

Famiglia STM32

Arduino (Nano 33 BLE Sense, Portenta)

Raspberry Pi Pico (RP2040)

Serie Nordic nRF52